会話型 AI エージェントがポップヘルスを強化する準備ができている

会話型 AI エージェントは、日常的な患者ポータルのサポート コールを臨床関与の機会に変える可能性を秘めています。パートナー パースペクティブ インタビュー シリーズのこのエピソードでは、Hippocratic AI の CIO である Bill Hudson と CTG のヘルスケア担当副社長の Dan Stoke が、ヒポクラティック AI エージェントを CTG のサービス デスク業務に統合するパートナーシップについて語ります。 CTG は、医療システムのクライアントに代わって年間 500,000 件以上の電話に対応しています。このテクノロジーにより、人間によるサポートのオプションを維持しながら、より大規模な人口保健支援が可能になります。通常、実装には 6 ～ 8 週間かかります。ユースケースは、パスワードのリセットからプロアクティブなケアギャップの解消、予防的な健康画面のリマインダーまで多岐にわたります。

医療システムは、AI エージェントを導入して日常的な患者ポータルの通話を処理すると同時に、臨床ケアのギャップに対処し、以前はトランザクションであったやり取りの中で、より大規模に患者と関わる機会を生み出しています。

ヘルスケア業界で 35 年以上の実績を持つ IT コンサルティング会社である CTG は、医療システムにサービス デスク サポートを提供し、Hippocratic AI と提携して会話型 AI ヘルスケア エージェントを患者ポータル サポート業務に統合しました。この連携は、CTG がパスワードのリセットとナビゲーションのために処理する年間 500,000 件を超える電話を対象としています。これは患者ポータルのすべての問い合わせの 50% 以上を占めるやり取りです。

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このパートナーシップは、非臨床的なやり取りを有意義な患者関与の瞬間に変えることを目的としています。患者が MyChart パスワードをリセットするために電話をかけるときは、通常、検査結果の確認、予約のスケジュール、ケア指示の確認など、根本的な臨床上のニーズがあります。

Hippocratic AI の CIO、Bill Hudson 氏は、「遊びでパスワードをリセットしたいだけなので、MyChart のパスワードをリセットするように電話をかける人はいません」と述べています。 「彼らは医師の診察の予約を取りたいために電話しているのです。彼らは検査結果を気にしているのです。」

会話型 AI エージェントは、管理タスクを完了しながら、臨床ケアのギャップに対処する機会を特定することもできます。パスワードをリセットした後、エージェントは、医療システムの記録ですでに入手可能な情報を使用して、未解決の検査結果や、マンモグラフィーや結腸直腸がんなどの期限切れの予防スクリーニングについて患者に通知する場合があります。

このアプローチにより、組織は日常的なリクエストを自動化しながら、従来のサポートを好む患者の人間の代理人を維持することができます。 CTG のヘルスケア担当副社長である Dan Stoke 氏は、展開戦略における患者の選択の重要性を強調し、一部の患者は引き続き人間の支援を選択する一方で、他の患者は AI エージェントと快適に関わるだろうと指摘しました。

集団の健康に大規模に対処する

以前、John Muir Health と Integris Health で CIO を務めたハドソン氏は、このテクノロジーが、人々の健康を効果的に管理するという、彼の最近のキャリアの多くを占めてきた課題に対する解決策であると考えています。ケアマネージャーは通常 400 ～ 600 人の患者を監督しており、リスクのある集団全体に対応する能力は限られています。

会話型 AI エージェントにより、大幅に大規模な患者コホートへのアウトリーチが可能になります。ケアマネージャーは、EHR レジストリを使用して複数の併存疾患やケアギャップを持つ患者を特定し、AI エージェントを活用して大規模な患者への連絡をサポートし、より高度なケアのための臨床医の能力を維持できます。

「私はスケールと豊かさにアクセスできます。この無限のスケールは、私がこれまでに経験したことのないもので、あなたと徹底的に会話して、あなたの特定の医療ニーズが何であるかを理解することができます。」とハドソン氏は言いました。

エージェントは、医療システム記録に文書化された以前の同意済みのやり取りを参照できるため、通話間の継続性が生まれます。ある会話の中で犬の散歩について言及した患者は、今後の電話でエージェントがその詳細について言及し、健康上の行動と個人の動機を結びつけているのを聞くかもしれません。

診断なしの臨床安全性

Hippocratic AI の生成 AI ヘルスケア エージェントは、医療診断や処方を行わずに臨床ワークフローを処理します。 AI エージェントは、予約のスケジュール設定、血圧測定値のフォローアップ、MRI の準備要件の説明、画像検査で患者に閉所恐怖症の管理が必要かどうかの確認など、患者の行動全体をサポートできます。

「私たちは、フロントデスクオフィスや医療アシスタントと一緒に行うような初心者レベルのタスクを引き受けます」とハドソン氏は言いました。これらの日常的なタッチポイントは、患者がサポートされ、情報を得て、健康状態の改善に向けて後押しされていると感じる瞬間に変えることができます。 「結果を追跡することから、血圧や血糖値を測定したことを確認することまで、あらゆることがそれにあたります。」

エージェントには安全性エスカレーション プロトコルが含まれています。会話の結果、患者が懸念される症状を経験していることが判明した場合、システムは電話を資格のある臨床医に転送します。 Hippocratic AI は、7,000 人を超える米国認可臨床医のネットワークによってテストされた独自の Polaris 安全コンステレーション アーキテクチャを構築しました。安全閾値は医療システムパートナーと協力して設定され、その臨床ガイドラインに沿ったものとなります。

ハドソン氏は、診断を提供することと臨床状況を理解することを区別しました。 MRI をスケジュールするエージェントは、検査の適切な順序と予備手順が必要かどうかを知っている必要がありますが、この臨床知識は病状の診断とは異なります。

実装と統合の戦略

ヒポクラティック AI は医療システムと連携して、統合戦略を構築する前に特定のユースケースを特定します。同社は、Epic、Cerner、Meditech、カスタム システム、Salesforce からデータを取得でき、場合によっては 1 つの展開で複数のソースからデータを取得できます。

統合アプローチでは、価値を生み出すスピードに重点を置いています。チームは既存のインターフェイスをコピーし、適切なフィルターを適用して、ヒポクラテス AI にデータを送信します。ヒポクラテス AI は、会話でのやり取りで使用する情報を構造化して正規化します。その後、データは臨床医が使用できる形式で EHR に戻されます。

「私が CIO として見ていたのは、このようなプロジェクトの作業には 3 ～ 4 か月かかるということでした」とハドソン氏は言います。 「統合とデータ正規化に関する豊富な経験を活用しているため、約 6 ～ 8 週間でユースケースを立ち上げることができます。」

CTG は、ヒポクラティック AI を選択する前に、複数の AI ベンダーを評価しました。ストーク氏は、多くの AI 企業が臨床医向けツールやバックオフィス業務に注力している一方で、患者との直接的な関わりを優先している企業はほとんどないと指摘しました。 Hippocratic AI は、患者のニーズから逆算しながら臨床労働力の不足に対処することに重点を置いており、評価において同社を際立たせました。

ROI の考慮事項と測定

投資収益率はユースケースによって異なります。再入院の削減やメディケア アドバンテージ人口の服薬遵守の改善などの一部のアプリケーションは、より明確な経済的利益をもたらします。より長い期間で戦略的価値を提供するものもあります。

人口の健康管理は戦略的投資を表します。ほとんどの医療システムは、支払いモデルが価値ベースのケアに移行するにつれて、リスク管理機能を向上させる必要性を認識していますが、現在のケア管理チームはリスクのある患者すべてに手を差し伸べることはできません。 AI エージェントを使用すると、従来の方法と同じコストで 10 倍の患者へのアウトリーチが可能になります。

ハドソン氏は「ヘルスケア分野のCFOやCEOは全員、リスクにうまく対処しなければならないことを知っている」と述べた。 「[The key is] これらのリスクのある患者を大規模に管理できるのは、これらの患者に連絡するための手頃な価格のモデル、つまり、リスクを負っている患者の 5% だけではなく、すべての患者に連絡できる豊富なモデルにアクセスできるためです。その利益はロングテールですが、その利益は非常に大きいです。」

実装のベストプラクティス

導入を成功させるには、最初から臨床症状を呈することが必要です。組織は、コストの削減、患者エンゲージメントの向上、予約なしのキャンセルの減少など、望ましい結果を特定し、逆算して適切な使用例を決定する必要があります。

セキュリティ チームは、理想的には既存の AI ガバナンス フレームワークの一部として、早期に関与する必要があります。実装は組織の戦略的使命に沿ったものであり、既存のテクノロジー エコシステムを考慮したものでなければなりません。

「顧客のニーズを理解せずにパーティーに参加することはできません」とストーク氏は医療制度への敏感さを振り返りながら語った。 「既存の問題を解決するために何かを持って来る必要があります。彼らが取り組んでいる成長を続けるテクノロジースイートを考慮したり評価したりできない場合は、出席しないでください。」

AI エージェントは既存のツールを置き換えるのではなく、補完します。 MyChart と患者ポータルは一部の対話には優れていますが、一部の臨床ニーズでは会話による関与が必要です。たとえば、MRI のスケジュールを立てるには、閉所恐怖症、金属インプラント、または医師との調整について話し合う必要がある場合があります。これらの会話はテキストベースのシステムではうまく処理できないことがよくあります。

組織は、より複雑なアプリケーションに拡張する前に、大量の明確に定義されたユースケースから始める必要があります。パスワードのリセットとナビゲーションはエントリ ポイントを提供しますが、このテクノロジーの価値は、組織がケアのギャップの解消、予約のスケジュール設定、および予防ケアの支援に向けて移行するときに現れます。

AI 導入における CIO の役割

ハドソン氏は、CIOは、提案されたソリューションが臨床ワークフローに確実に統合されるようにしながら、運用リーダーが利用可能なツールとその機能を理解できるように支援する必要があると述べた。

集団保健チームは、既存のリソースではケア下のすべての患者に連絡することができないことを認識していることがよくあります。 CIO は、Epic レジストリと AI エージェントを組み合わせることで、より大規模なアウトリーチが可能になり、AI がより広範な人々の関与を処理しながら、ケア マネージャーが最も複雑な患者に集中できるようにする方法を実証できます。

CIO は適切な境界も確立する必要があります。ユースケースに診断が含まれる場合、または認可された臨床判断が必要な場合は、必要な安全基準を明らかに満たすまで、そのテクノロジーを導入すべきではありません。

ハドソン氏は、導入を成功させるにはパートナーシップの性質があることを強調し、CIO と運用リーダーが一緒に競争をしていると表現しました。 CIO は、組織がテクノロジーの可能性と限界の両方を理解できるように支援しますが、実装はコラボレーションによってのみ成功します。

テイク・イット・アウェイ

• 会話型 AI エージェントを導入して、パスワード リセットなどの大量の日常的な患者ポータル インタラクションを実行し、管理上の通話中に臨床関与の機会を創出します。
• 会話型 AI エージェントには、会話により医療上の緊急事態の可能性や臨床的判断が必要な状態が明らかになった場合に、認可された介護者に通話を転送する安全エスカレーション プロトコルが含まれていることを確認します。
• プロジェクトの開始時から臨床、セキュリティ、IT の関係者を参加させ、AI の導入を既存のガバナンス フレームワークおよび組織の戦略的目標に合わせます。
• 会話型 AI エージェントを患者ポータルなどの既存のプラットフォームを補完するツールとして位置付け、会話型エンゲージメントから恩恵を受けるインタラクションのために導入します。
• 管理サポートと臨床診断の間に明確な境界線を確立し、認可された臨床判断が必要なタスクに AI を導入することを避ける

ハドソン氏は、この提携を通じて医療提供を根本的に変える可能性について熱意を表明した。 「私は人々の健康に非常に情熱を持っており、健康の成果にも非常に情熱を持っています。この分野での変化の推進を支援できる機会に本当に興奮しています。」