2025 年のヘルスケア IT: AI 時代のトリアージ

現代の「トリアージ」の概念は、 ナポレオン戦争、フランスの戦場の外科医が、戦争の混乱と混乱の中で適切な医療行為を管理するために、負傷者を評価し、治療の優先順位を決定するシステムを開発したとき。困難な状況下で限られた資源を効率的に活用し、生存者の数を増やし、軍の継続戦闘能力を強化し、今日の医療分野に依然として影響を与えている方法で医療提供戦略を変革しました。

AI 時代のヘルスケア IT の混乱と混乱の中で、そのトリアージの概念は、2025 年に強くて有能な道を歩もうと奮闘している組織にとって最良の指針となるかもしれません。

挑戦的でダイナミックな風景

技術的には、医療業界は現在、幅広い機能と限界に沿って機能しています。一方で、最近では 研究 医療機関の半数以上が何らかの目的で AI ツールを使用していることは、信じられないほど洗練されたデータ駆動型テクノロジーがすでに広く導入されていることを示しています。逆に病院は 年間約80億ドルの損失 非効率な IT システムが原因であり、セクター全体が依然としてビジネス界の悪影響に定期的に悩まされています。 最も高価な サイバーセキュリティ危機は、絶えず包囲されている制約された技術リソースを反映しています。

ヘルスケア IT というパズルは、解くのが難しいものです。ほとんどの場合、データ インフラストラクチャは、コンプライアンスに準拠し、安全で 24 時間年中無休で運用する必要があり (限られた予算と多額のコストがかかる)、新たな脅威や、今後押し寄せる新たな「必須」機能にデータ インフラストラクチャを適応させようとする必要があります。毎日ドアを叩いています。

たとえば、ほとんどの病院や医療機関が実際にクラウドへの取り組みを開始したのは過去 5 年間です。状況はすでに複数のクラウドに移行しつつありますが、彼らは依然として初期のロードマップを達成し、クラウド戦略を洗練させようとしている可能性があります。あなたが医療システムに携わっているとします。 AWS のクラウドに移行しました、そして現在はマイクロソフトがリリースしています 新しい Azure ツールとファブリック ツール Epic EHR と統合でき、そうそう、あなたの研究部門はこれを使用したいと考えています Google Cloud のヘルスケア データ エンジン。おそらく、医療計画管理、組織のケア提供側、調達およびサプライ チェーンなどのための独自のツールを備えた、さまざまなドメインのさまざまな事業部門があるでしょう。また、おそらく、今後のデータ プラットフォームとして Snowflake または Databricks を使用しているでしょう。彼らは どちらも発表する オープンソースの Apache Iceberg 関連ツールと、データ レイクハウスやさまざまな分析エンジンをサポートする新しい機能スイートで、自律性を促進し、データ アーキテクチャを簡素化できます。そうした機密性の高い規制されたデータをどのように管理し、3 つのパブリック クラウドすべて、素晴らしいツールや機能、その他明日登場するものをすべて使用するための最適なシステムをどのようにサポートし、構築するのでしょうか?

そしてこれらすべては、象を部屋に収容すること、つまり AI にはほとんど触れていません。

AIの影響

マット・ターク は、データ、分析、機械学習、AI エコシステムにおける重要な企業を表すロゴを集めた人気の「一般教書」マップを毎年発行しています。 2012 年の最初のバージョンにはロゴが 139 個しかありませんでした。昨年は１４１６人だった。そして今年、 2,011 あります！過去 12 か月間だけで、考えられるすべてのプラットフォームで AI ツールや機能の追加や機能強化が行われ、まさに軍拡競争が繰り広げられてきました。すべての機能に追いつくのはほぼ不可能です。そのうちの 1 つはゲームを変えるかもしれないが、最も大声で叫んでいるのはそれではないかもしれない。そしておそらく、クラウド ストレージを最適化し、他のすべてのツールを処理できるようにより復元力の高いアーキテクチャを設定するなどの実用的なものに、組織は実際に予算とリソースを集中する必要があります。セクシーではありませんが、本当に重要です。

複雑さの重みとイノベーションの継続的な猛攻撃について合唱団に説教していることは承知していますが、トリアージの考え方を持って新年に臨むことは、組織がこの瞬間に最適に対処する方法を明確にするのに役立つかもしれません：介入の有無にかかわらず何が生き残るのか?手入れをすると結果にプラスの変化をもたらすものは何でしょうか?あなたの努力に関係なく滅びるものは何ですか？ここでは、IT 実践におけるトリアージがどのようなものになるかをいくつかの例で示します。

1. 評価に優先順位を付ける: ヘルスケア IT におけるデータ イニシアチブの ROI の測定は、従来、データ チームが行わないか、あまりうまく行っていない作業でした。これは AI ではさらに顕著になります。なぜなら、組織は実際に複数の「新しい筋肉」を構築しており、その影響を理解する必要があるからです。つまり、新しいテクノロジーを使用し、その使用量を予測する方法を理解し、それが適切であるかどうかを測定および検証するための強力なフレームワークを持つ必要があります。意図どおりに組織に利益をもたらすか、組織の他の IT 優先事項からリソースを浪費する暴挙になります。医療機関には、結果が出ないまま実験にもう 1 年費やすわけにはいきません。
2. データ戦略とアーキテクチャに焦点を当てる: テクノロジー ベンダーの数が増加し、既存のベンダーの新機能が増えるにつれ、適切な業務に適したツールの選択をサポートする強力なアプローチが必要になりますが、それは 1 つのベンダーから提供されるものではない可能性があります。 Iceberg などのオープンソース データ レイクハウスは、「自分のツールを持ち込む」アーキテクチャの要を提供するため、状況が進化して変化するときにも固定観念に囚われることがなく、完全に非依存的なデータ レイヤーを備えています。複数の分析エンジンを利用できるようになります。その機能を促進するツールの多くは、まだ数か月しか一般に公開されておらず、この分野では非常に多くの新しい活動が行われていますが、これは新年に繰り返し監視し、戦略とロードマップに照らして分析する価値のあるトピックです。 。
3. デザイン思考と自動化の専門知識を構築する: これは、2025 年以降、ヘルスケアやその他のあらゆる業界にとって非常に求められる IT スキルセットです。 AI は計り知れない機会をもたらしますが、そもそも存在すべきではないプロセスを自動化することほど悪いことはありません。現状を迅速に把握し、新しいツールで実現できる技術を理解し、構築と購入の機会を比較検討し、それを実践的な方法で一貫してビジネスの成果に結び付けることができるチームは、非常に貴重です。

トリアージの本質は、混乱と不確実性に直面した現実主義です。そしてそれこそが、AI の時代にヘルスケア IT が本当に必要としているものなのです。ロードマップを構築し、特定の組織の状況、リソース、望ましい結果と体系的に結び付けて、方向性を示すことで、それを実用的なものにします。すべてのことを一度に決定する必要はありません。必要なのは、作成する必要がある適切な「次のもの」と、それがなぜ重要なのかを知ることだけです。

写真：ネヴァルップ、ゲッティイメージズ

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