ロボドクターを恐れないでください – Macleans.ca

私は2009年に医学部を卒業し、 医療提供者が紙のカルテからデジタル記録に切り替えたのと同じように。これらのデジタル記録の初期バージョンにより、各患者に関する新しい文書が爆発的に増えました。私が 2011 年にトロントのマウント サイナイ病院で研修医として働き始めたとき、患者のファイルを精査するのに 1 時間かかることもよくありました。これまでよりもはるかに多くの個人化されたデータがあるにもかかわらず、このデジタル情報を使用して高品質のケアを提供することは困難でした。

しかし、初期の AI システムを含め、テクノロジーは私たちの周りで進化していました。 2017 年までに、私はトロントのセント マイケルズ病院のスタッフ医師になりました。そこで私は、臨床医、コンピューター科学者、管理リーダーと協力して、心拍数、血圧、臨床検査など、デジタル記録に保存された 100 以上の健康指標を追跡する AI ツールである CHARTWatch を構築しました。これらのデータポイントを調べ、以前に入院した患者のデータと比較することで、どの患者が悪化する可能性が最も高いかを予測し、医師と看護師のモバイルデバイスにアラートを送信します。アラートは患者にフラグが立てられた理由を示しませんが、患者に臨床医の注意を喚起します。

私たちは 2020 年に CHARTwatch を立ち上げました。これはカナダにおけるこの種の最初のツールの 1 つであり、すぐに変化をもたらし始め、予期せぬ死亡を 26% 削減しました。ある例では、使用開始から最初の数か月間、CHARTwatch が深夜に患者にフラグを立てました。否定的な結果の可能性を警告された医師と看護師は、それらを徹底的に評価しました。当面の問題は見つかりませんでしたが、2時間後に患者は呼吸困難を発症しました。すでに診断を受けていたため、医師はすぐに ICU チームに連絡し、患者の状態を安定させることができました。最近では、CHARTwatch が発熱している患者について警告しました。血液検査を行ったところ、血流中の細菌が判明しました。この感染症は、早期に発見しなければ重篤な病気を引き起こす可能性がありました。

これは、AI が医療分野でできること、そしてこれから行うことの始まりにすぎません。 80,000人の女性を対象とした2023年のスウェーデンの臨床試験では、AIイメージングが精度を低下させることなく、乳がんを診断する際の放射線科医の作業負荷を劇的に軽減することが実証されました。いくつかの研究では、コンピューターが機械学習を使用してポリープやその他の異常を特定する AI を活用したビデオ処理を伴う結腸内視鏡検査により、結腸がんの検出率が向上したことが示されています。

ここカナダでは、アプリケーションが急速に普及しています。 2025年末までに、多くの医師が AIを何らかの形で活用する。一般的なツールの 1 つはスクライブ テクノロジーです。これは、医師と患者の間のやり取りをキャプチャして臨床メモを作成するアプリです。これにより、文書作成の負担が軽減され、医師が会話に全神経を集中できるようになります。セント マイケルズでは、さらにいくつかのプロジェクトが進行中です。その中には、救急外来の看護師を特定のポストにより効率的に割り当てるプロジェクトも含まれます。セント マイケルズ MS クリニックで作成された別のツールは、数年分の医療記録を統合して、個別の患者の病歴を作成します。無数の企業が、病気の診断と治療、またはケアの効率向上を支援する AI プログラムを提供しています。もちろん、これらのツールを慎重にテストして、イノベーションの余地を生み出しながら、それらが適切に機能することを確認する必要があります。

AI とロボット工学がいつか医師や看護師に取って代わるかもしれない、つまり、インテリジェントなロボットが胸の音を聞いたり、薬を処方したり、手術を行ったりできるようになるのではないかと心配する人もいるかもしれません。これらのことはいつか実現するかもしれません。しかし、AI は医療従事者が行う複雑な肉体的および精神的な作業をまだ処理できません。 CHARTWatch は医師や看護師に予測を行う理由を伝えることができません。専門知識を活用してシステムの警告を解釈し、どのように行動するかを決定するのは医療専門家次第です。私たちが現在取り組んでいるアプリケーションは、人間に取って代わるように設計されたものではなく、人間が患者により良いケアを提供できるように設計されています。

現時点では、理解することに重点を置く必要があります。 AIに何ができるのか、何ができないのか、そしてどのように医療に安全に組み込むことができるのか、臨床医の仕事をより良くするのに役立ちます。 2025 年には、AI の力を活用し始めるシステムの構築を開始できるでしょう。 カナダの過重労働の医療制度 切実に必要とされていた呼吸室。

アモル・ヴェルマはユニティ・ヘルス・トロントの医師であり、トロント大学の医学におけるAI研究と教育の教授です。。

このストーリーは、次の 2025 年 1 月/2 月号の Year Ahead 2025 パッケージの一部として掲載されます。 マクリーンさん。雑誌を購読できます ここ またはギフト購読を送信してください ここ。