5年以内にマウントサイナイのITシステムすべてにAIが搭載される

（編集者注：これはインタビューの2部構成の第2部です。第1部を読むには、 ここをクリック。

ニューヨークのマウントサイナイ医療システムの最高医療情報責任者兼暫定最高デジタル情報責任者であるブルース・ダロウ博士 今週はいくつかの考えを述べた 人工知能が医療の分野で大きな注目を集めている理由と、将来 AI が医師の負担を軽減する可能性がある理由 (「一部」に重点) について説明します。

この Q&A では、マウントサイナイが AI をどのように使用し、どのように使用を拡大する予定なのかを、ダロウ氏が詳しく紹介しています。彼は、医療システムが臨床ケアに AI をどれくらい長く使用してきたか、臨床 AI の使用事例を検討する際に臨床および IT リーダーが従う原則、マウントサイナイが現在実施している AI の展開について説明しています。この記事に付随するビデオでは、マウントサイナイでの AI イニシアチブが成功するかどうかを決定する要因についても説明しています。

Q. マウントサイナイはどれくらい前から臨床ケアに AI を使用してきましたか? また、医療システムではどこで AI を使用していますか?

A. AI の使用は比較的最近の発展だと思われるかもしれません。それは、どこで線引きし、どこで定義するかによって異なります。

私たちは長年、アルゴリズムによるケアやコンピューターベースの意思決定支援を活用してきました。AI が初めて実際に応用されたのは 2013 年のことでした。マウントサイナイ病院では 10 年以上も前のことですが、その時点で私たちが報告または公開した最初のユースケースは、病院内で重症化する可能性が高く、予後が悪くなる可能性のある患者を AI アルゴリズムを使用して見つけ出すというものでした。

そして、AI を活用して早期に発見することで、入院期間を生き延びる可能性を大幅に高めることができました。もう 10 年以上になります。

マウントサイナイで過去 10 年から 12 年にわたって私たちが行ってきた仕事の多くは、いわゆる予測 AI の分野でした。病気になる可能性が高い患者を見つけ、その知識があれば恩恵を受けそうな症状を抱えている可能性が高い患者を見つけ、適切なスキルセットと専門知識をもたらし、プロセスの早い段階でその患者に適切な治療を施すというものです。

過去 1 ～ 2 年間、私たちは AI をケアの効率化に活用する方法を検討してきました。必ずしも臨床ケアに特化しているわけではありませんが、患者のケアをより簡単にし、運用部分を効率化するとともに、医師や医療チームの他のメンバーが行う、時間のかかる作業の一部を自動化し、事前準備や草案を作成できるようにする方法も検討してきました。

Q. マウントサイナイでは、臨床 AI の使用事例を検討する際にどのような原則を採用していますか?

A. これは非常に重要です。先ほど申し上げたように、当社は 10 年以上 AI を活用してきましたが、過去 2 ～ 3 年の間に、AI が当社の患者ケア ポートフォリオにおいてますます大きな割合を占めることが明らかになったため、AI をどのように活用するかについて目的意識を持つ必要があることがわかりました。

マウントサイナイで私たちが固執した原則は、臨床ケアにおける AI の使用は安全、効果的、公平、倫理的であるべきだということでした。安全で効果的であることは言うまでもありませんが、患者のケアに違いをもたらすツールが必要です。ツールは機能しなければなりません。ケアを前進させるという何らかの目標に役立つものでなければなりません。

組織としての使命に沿った方法で、すべての患者にこれらのツールを確実に提供できるようにするための方法に関して、倫理的かつ公平であること。

Q. マウントサイナイでは現在、どのような AI ユースケースを実施していますか?

A. 私たちが使用する AI のほとんどは、基本的に 3 つの異なるパイプラインから生成されます。マウントサイナイには、データ サイエンティスト、実装サイエンティスト、アーティスト、その他のチーム メンバーからなる非常に有能で熱心なチームがおり、学習プラットフォーム、データ パイプラインを使用して独自の AI アルゴリズムを作成し、テストし、患者のケアに使用することができます。

彼らは、広範囲に渡って出版し、そのことで評価されています。マウント・サイナイ病院の院長であるデイビッド・リッチ氏と、デジタルおよびテクノロジー・パートナーズ・フォー・イノベーション部門の最高看護情報責任者兼副社長であるロビー・フリーマン氏は、それぞれのチームで非常に積極的に活動しています。

例としては、ICU での治療が必要になるほど重症になる前に患者を見つけること、既存のツールよりも高い精度で入院中の患者が転倒するリスクがあるかどうかを識別すること、栄養失調や褥瘡のリスクがある患者を特定して、ケアチームの適切なメンバーに知らせることなどが挙げられます。

これらは、私たちの看護師、医師、ソーシャルワーカー、管理栄養士が病院内ですでに患者に提供しているケアを補完する素晴らしいものです。

私たちは多くの自家栽培の知識と専門知識を持っており、基本的に2016年頃からそれを行ってきました。過去5年ほどで、 増加する画像AIこれらはすべて、私たちが患者のために使用できる FDA 承認のツールとソフトウェア アルゴリズムです。

昨日の議論で述べたように、これらの多くは放射線科医や臨床医に取って代わるものではありませんが、放射線科医の作業の正確性、効率性、迅速性を高めます。一例を挙げると、脳卒中や頭の中の出血などの異常を探すために頭部 CTS（頭部のコンピューター断層撮影）を受けた患者が 20 人いるとします。

医師が 20 個のリストを見ても、わからないかもしれません。画像が取得された順番に並んでいるかもしれません。しかし、バックグラウンドで AI が動作していて、この 20 個のうち、最初にこの 2 個を見てください、アルゴリズムによれば、この 2 個に異常がある可能性が高いので、という指示があったら、医師にとっては良いことです。

適切な検査にまず注目が集まり、それが治療に違いをもたらす可能性があると私たちが判断すれば、患者はより早く治療を受けられるので、患者にとっても良いことです。診断の精度を高めるため、また、どこに注意を向けるべきかを正しく選択できるようにするために、かなりの量の画像 AI が使用されています。

次に、AI が多数使用されている 3 番目の領域は、既存のソフトウェアやコミュニティ内の他のソフトウェア プロバイダーが提供するツールです。マウント サイナイで使用しているほぼすべてのソフトウェアに AI が組み込まれていない場合は、今後 3 ～ 5 年の間に AI が組み込まれると予想されます。

これはテクノロジーの進歩の仕方です。私たちの電子健康記録システムには AI が組み込まれており、私たちはそれを検討し、検証し、ケアに取り入れるかどうかを決定します。私たちが使用する電子メールからプレゼンテーション ドキュメント、ビデオ コラボレーションまで、あらゆるものに AI の要素が組み込まれることになります。

ボーナスコンテンツ: ここをクリック このインタビューのビデオを見るには、ブルース・ダロウ博士がマウント・サイナイでの AI イニシアチブが成功するかどうかを決定する要因と、他の病院や医療システムの同僚がこのことから何を学べるかについて話し合っているビデオもご覧ください。

編集者注: これは、ヘルスケアにおける人工知能の活用について議論するヘルスケアIT界のトップの意見を取り上げている特集シリーズの第9弾です。メイヨークリニックのジョン・ハラムカ博士に関する第1弾の記事を読むには、 ここをクリックガイジンガーのアルペン・パテル博士との2回目のインタビューを読むには、 ここをクリック3番目は、メディテックのヘレン・ウォーターズ氏によるものです。 ここをクリック。

第4回は、EpicのSumit Rana氏と一緒に読みます。 ここをクリック第5節をマサチューセッツ総合大学ブリガム校のレベッカ・G・ミシュリス博士とともに朗読します。 ここをクリック6番目は、ウィスコンシン州フロエタート医科大学ヘルスネットワークのメレク・ソマイ博士によるものです。 ここをクリック第7回はジョンズ・ホプキンス大学医学部のブライアン・ハッセルフェルド博士とともに朗読します。 ここをクリックそして第8回目は、シーダーズ・サイナイの上級副社長兼CIOであるクレイグ・クウィアトコウスキー氏に、 ここをクリック。

HIMSS AI in Healthcare Forum は、9 月 5 日から 6 日までボストンで開催される予定です。 詳細と登録。

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