シカゴ大学の医学は医療ニーズに対応するために AI エージェントに力を入れる

シカゴ医科大学の AI エージェント

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シカゴ大学医学部は、AI を最前線に投入して、患者が助けを求める方法を変えています。現在、人間のエージェントが何百万件もの電話に応答しています。多くの人は、道順、補充、または基本的なスケジュールの調整を求めます。このプロセスには非効率性、遅延、そして満足度を向上させる機会がたくさんあります。シカゴ大学医学部は、AI を使用して、これらの日常的な瞬間を対応の第一線の AI エージェントにルーティングし、より多くの対応が必要な場合は人間の対応者を維持するシステムを実装しています。

「私たちは、アクセスを変革し、患者エクスペリエンスを変革するという使命を担っています」と、カリフォルニア大学医学部のシステム外来業務担当シニアバイスプレジデントであるタイラー・バウアー氏は、Salesforce Dreamforce 2025 イベントで述べました。

医療におけるボットと人の役割

現在、UCChicago Medicine では年間 300 万件を超える電話に対応し、200 人を超えるエージェントが約 1,500 人の医師をサポートしています。患者は、予約を確認したり、処方箋の補充をリクエストしたり、医療チームに連絡したり、駐車場所を尋ねたりするために電話をかけます。その負荷の多くは何時間も繰り返されます。

「私たちが受けた電話のおそらく 50% 以上は、AI エージェントによって処理できると感じています」とバウアー氏は語った。

AI ボットの展開は、一般的な問い合わせ、道順、クリニックの名前と住所、キャンセル、確認、プライマリ ケアの簡単なスケジュール設定など、リスクの低い目的から始まります。こうした引き継ぎにより、共感や判断が重要な場合に人間のエージェントが自由に関与できるようになります。

アクセス センターは現在、月曜から金曜の午前 8 時から午後 5 時まで運営しています。ボットを使用すると、夜間や週末の対応範囲も拡大し、発信者は 1 日中いつでも応答を受けることができます。

次に会話層です。 UChicago Medicine は、Salesforce Agentforce for Health と連携して、補充、予約スケジュール、道案内などのタスクを 24 時間アクセスして処理します。この移行以前は、エージェントは実践ルールを思い出すためにバインダーとポストイットに頼っていました。現在では、クリニックに電話がかかるとナレッジ記事が表示されます。シカゴ大学では、そのようなエントリを 400 件以上管理しています。

バウアー氏は、変化を拡張として捉えています。リスクや微妙なニュアンスを伴う電話については、常に最新情報を得ることができます。

「これは、人間のタッチが必要なより複雑な問題に取り組むために、実際のエージェントや従業員の時間を奪う冗長なタスクに非常に役立ちます」とバウアー氏は説明します。

タイラー・バウアー氏、シカゴ大学医学部システム外来業務担当上級副社長

Dreamforce 2025 でのロン・シュメルツァー

20世紀になっても続く産業

医療は今でもファックスで行われています。紹介は自由テキストで届きますが、フィールドが欠落していることがよくあります。チームは、受信した紹介を 1 つの番号に集中させ、AI で内容を解析し、構造化された作業項目を適切なキューにプッシュする予定です。

「私たちはそれを 1 つの番号に集中させたいと考えています」とバウアー氏は言いました。 「AI を使用して内容をその順序で要約して読み取り、さまざまな分野に分解して読みやすくします。」

これは基本的な配管のように見えるかもしれませんが、大きな影響を及ぼします。構造化された紹介データにより、リクエストから予約されたスロットまでの時間が短縮されます。また、多くの患者が辛い思いをするコールバックの数も減ります。

システムは暦年の終わり近くに稼働します。最初は一般的な質問から始めて、その後プライマリケアのスケジュール設定に移るという考えです。注目すべき重要な点には、リクエストに応答する平均速度に注意しながら、ボットの放棄、補充や予約変更の最初の問い合わせの解決状況の追跡などが含まれます。さらに、バウアー氏はスタッフの受け入れ状況に細心の注意を払っています。

バウアー氏は、テクノロジーが軌道から外れたり、概念実証が放棄されたりしないようにするために、「輝かしいテクノロジーを見る前に、まず何が問題なのかを考え、計画が何であるかについてチーム間でよくコミュニケーションするようにしてください。」と述べています。

導入を促進するために、彼はアクセスセンターと Salesforce の豊富な経験を持つ新しいリーダーを迎え入れました。この組み合わせにより、ルーティング ルール、知識の健全性、トレーニングに関する実際的な決定が迅速化されます。

医療における AI 導入の現状

医療分野における AI の導入はまだ遅れていますが、加熱する兆しはあります。 Kaiser Permanente は、AI 筆記者の広範な展開を報告しており、チャット ツールを使用してメンバーに適切なケアを案内する継続的な取り組みを行っています。

米国退役軍人省は、身元確認やコールセンターの効率化プロジェクトに加えて、請求状況などの日常的な質問に対して仮想アシスタントやボイスボットを指名する AI 戦略を発表しました。この姿勢は、福利厚生とケアにわたる広範な近代化の推進を反映しています。実施状況はサイトによって異なり、公的監査では依然としてコンタクト センターのパフォーマンスのギャップが表面化しており、この問題が全国規模でどれほど深刻なままであるかを示しています。

ロンドンでは、北中部ロンドン統合ケア委員会が WhatsApp 上で AI 受付係を試験的に導入しました。患者は、新しいアプリを使用せずに、すでに使用しているチャネル内で予約、スケジュール変更、キャンセル、質問を行うことができます。

リスク、制限、およびハンドオフルール

医療における AI に関して、躊躇する理由の 1 つは、特にリスクを回避する高度に規制された環境にあります。

患者ケアの提供以外でも、顧客の患者データや患者の問い合わせへのアクセスには、安全第一のアプローチが必要です。胸痛に関するメッセージを誤って伝えたり、化学療法の訪問を遅らせたりすると、実害が生じます。 UChicago のアプローチは、ボットから人間への引き継ぎに重点を置いています。エージェントが失速した場合は、人が介入します。チームは、インフルエンザの急増時の変化など、季節的なパターンの変動に応じてプロンプトと意思決定ツリーを改良することを期待しています。

バウアーはその複雑さを受け入れます。医療におけるデータの状況は複雑です。インターフェイスは、CRM、EHR、電話、支払者ポータル、紹介元に及びます。どれも簡単には当てはまりません。さらに、新しいツールは、エージェントがそれを信頼し、スーパーバイザーが指標に合わせて指導し、リーダーが役割について率直に語る場合にのみ役に立ちます。

「人々はいくつかの懸念を抱いているかもしれません」とバウアー氏は言う。 「これは私にとって何を意味しますか? 結果と、これが自分の仕事の向上にどのように役立つかについて話してもらえれば、それは前向きなことになる可能性があります。」

しかしバウアー氏は、「これが私たちが進むべき方向であることは誰もが理解しています。これを実現するには、複数の接続ポイントと複数の異なるシステムが連携する必要があります。」と主張します。

最後の行が重要です。コールセンターの仕事は、データへのアクセスが悪く、システムの操作が困難な背後に情報が隠れているため、人は燃え尽きてしまいます。しかし現在、AI を日常的に使用する経験が増え、医療を近代化しようとする動きにより、これらの力が集結しつつあります。

患者は、いつでもケアと答えが得られるシンプルな道を望んでいます。エージェントは反復可能なタスクとバラバラの知識に溺れています。バウアー氏のチームは、小さな変化から始まり、一貫したシンプルな勝利を通じて成長していく変化について説明しています。

「私たちは現在、その旅の途中にあり、年末には最初のユースケースが稼働します。これにより、患者とチームメンバーのエクスペリエンスが変わります。」