AIが患者を見て聞く能力は大きな可能性を秘めている

人工知能は医療の分野で急速に普及しており、大小さまざまなアプリケーションが業界全体のワークフローに取り入れられています。

遠隔医療訪問中に臨床医を支援する、医師と患者の間の会話全体を書き起こす、患者ポータルの質問に看護師が回答するためのメモを書く、チャットボットを介して患者の問題のトリアージを支援する、その他さまざまなアプリケーションなど、AI は医療の多くの関係者にとって有用であることが証明されています。

ナリンダー・シンは長年AIに携わってきました。彼は、バーチャルシッター、バーチャルナーシング、バーチャルケア会社であるLookDeep HealthのCEO兼共同創設者です。これまでの役職には、 Accenture の戦略技術センター、SAP の CEO オフィスの企業戦略職、Appirio の共同設立者、Topcoder の社長、webMethods のエンジニアリング担当副社長。

ヘルスケアITニュース Singh 氏と面談し、AI が遠隔医療の能力向上にどのように役立つか、生成 AI が病院や医療システムにもたらすリスク、プロバイダー組織がこれらのリスクを克服する方法、AI がスクライブ テクノロジーで果たしている役割について話し合いました。

Q. 遠隔医療は、もちろん医療のやり取りから距離の負担を取り除くと指摘されています。しかし、遠隔医療によって医療の能力は向上しないとおっしゃっています。AI はここでどのように役立つと思いますか?

A. まず、なぜこれが重要な質問なのか、そしておそらく病院医療の将来に対する質問なのかという背景からお話ししたいと思います。私たちは毎週、患者の重症度が上昇している、あるいはスタッフが不足しているという病院と話をしていますが、そのほとんどが両方を挙げています。

米国の65歳以上の人口 2010年から2020年にかけて総人口の5倍の速さで増加した これは過去 100 年以上で最も速いペースです。これは長期的な傾向の一部であり、将来病院が治療する患者の高齢化とそれに伴う重症度が上昇していることを浮き彫りにしています。

同時に、私たちは懸念すべき予測を繰り返し見てきました。 看護にとって悲惨な そして、それは、人員レベルを拡大することをほぼ不可能にする財政的圧力とは無関係です。

病院内では、eICU から遠隔診療、そして今ではバーチャル シッティングやバーチャル ナーシングまで、遠隔医療の時代が到来しました。プロジェクト レベルでは多くの成功がありましたが、マクロ レベルでは、病院内での遠隔医療は、COVID という大きな例外を除けば、ケアに非常に限られた影響しか与えていません。

パンデミックの間、私たちは遠隔医療によるシームレスなアクセスが柔軟性を生み出し、システムの適応を可能にすることを学びました。しかし、それによってリソースの容量が拡大することはありませんでした。遠隔機能は長距離を橋渡しすることはできますが、ケアを提供するために必要な基本的な作業単位は変わりません。

AI にはさまざまな意味がありますが、まずは遠隔医療に関連するもの、つまり、意思決定への影響ではなく、観察能力を拡大する能力から始めましょう。現在、6 人の患者を担当する看護師は、どの患者の病室にも 1 ～ 2 時間滞在します。医師が個々の患者の病室にいるのは、一般的に 1 日あたり数分だけです。

そのため、ほとんどの場合、患者は医療従事者の監視下にありません。患者に起こっていることの多くはベッドサイドでしか評価および理解できないにもかかわらずです。

活動性が低下している、ベッドから起き上がろうとしている、呼吸が苦しそうである、センサーが指から滑り落ちた、呼吸チューブが首から抜けたためにアラームが鳴った、などでしょうか。

AI の 1 つの分野であるコンピューター ビジョンにより、すべての患者を常に監視できるようになります。これにより、病院で最も不足しているリソース、つまり看護師と医師の臨床的対応をより適切に割り当てることができます。

臨床帯域幅の拡大が患者に良い影響を与えることは、何十年にもわたって実証されています。ビデオだけでは、仮想看護のような魅力的な分野であっても、過去の失望を繰り返すだけです。AI を使用すれば、最も大きな制約である時間と専門知識をより有効に活用できます。

AI が患者とその介護者の守護天使として機能する世界を想像してみてください。潜在的な問題を特定し、小さな問題が大きな問題になる前に医療従事者に警告します。これは単に効率の問題ではなく、ケアの提供方法を根本的に変えることです。

AI はさらなるサポートを提供し、一瞬たりとも患者が放置されることがないようにすることができます。これは人間の介入に代わるものではなく、それを補強するもので、医療システムの応答性、回復力、そして究極的にはより人間的なものになります。

Q. 病院や医療システムにとって、生成 AI がもたらす現実的なリスクがあると警告しています。そのリスクとは何でしょうか?

A. 生成型 AI は、事前承認、患者のコーディング、保険会社と医療提供者間の複雑なやり取りを効率化できます。しかし、両者の間で壮大な内戦を引き起こす可能性もあります。

この生産性により、紛争の状況はより迅速で複雑になり、最終的には紛争を解決するためにより多くの人間の裁定者が必要になる可能性があります。管理作業が削減されるのではなく、実際には増加する可能性があります。生成 AI は、過剰使用や請求の積極的な拒否という最も冷笑的な固定観念を無限に拡大する可能性があります。

AI ツールは、特に病院外で医師が事務作業に費やす時間を削減する上で大きな進歩を遂げています。しかし、病院の環境では、治療の複雑さと明確な「診察」の欠如により、これらのツールはまだそれほど効果的ではありません。

病院における機械学習アルゴリズムの開発と応用がいかに困難で特殊であるかを私たちは何年もかけて学んできました。その退屈で大変な作業を取り除き、それを臨床ワークフローに統合する魔法のようなアプローチは魅力的ですが、単純すぎます。

「生成」パターンは医療業務の多くの部分に関連していますが、万能薬ではありません。定義された情報セットを統合し、そこから同じ結論を繰り返し引き出す必要性にはまだ対処していません。入力と出力の予測可能性は、臨床上の意思決定における評価と確実性にとって非常に重要です。

Q. 病院や医療システムは、生成 AI によってもたらされるこれらのリスクをどのように克服できるでしょうか?

A. 保険会社とプロバイダー間の争いに関する最初の点については、すぐに解決できるとは思えません。AI が生成した大量のリクエストや応答に人間が対処する余裕はまったくないため、この軍拡競争への参加は避けられません。

ただし、生成モデルを評価してワークフローに組み込むための基盤を築く方法で取り組むことは、将来へのてこ入れになります。重要なステップには、PHI の保護、出力のチェックとバランスの確保、範囲内と範囲外のモデルの評価、1 時間あたり数ドルで役割を置き換えるという早まった主張で従業員を疎外しないことなどがあります。

これらはほんの始まりに過ぎません。

すでに、セコイアやゴールドマンのような内部関係者が、生成型 AI の誇大宣伝と利点に疑問を呈しているのが見られます。私たちは絶望の谷を経験することになるでしょうが、実用的なことに焦点を当て、大まかな宣言に夢中にならないことで、多くのイノベーション チームが最前線から逃れられるでしょう。病院には、2 つの対立する考え方が必要です。

まず、実験が不可欠です。非臨床コンテンツ（電子メール、通信）の生成、EHR コンテキストの要約の評価、言語翻訳の改善、文字起こしなど、これらはすべて、生成 AI を安全に調整して改善の対象となる領域です。これらのアプリケーションにより、医療従事者の貴重な時間が解放され、より重要なタスクに集中できるようになります。

第二に、病院は厳格な評価を実施し、再現性を要求する必要があります。臨床シナリオでは、機能に関するあらゆる主張の証明を期待する必要があります。さらに良いのは、ソリューション内で AI 機能を継続的に評価するアプローチを用意することです。具体的な主張は、同じ入力セットで同じ結果が得られ、臨床上の意思決定における一貫性と信頼性が維持されることを保証する必要があります。

他の業界では、ノーマン・ヴィンセント・ピールがかつて言ったように、技術者は「月を目指して、星に着陸して満足する」。ヘルスケアの分野では、このような戦略が業界を10年以上後退させた悲惨な結果を目にしてきた（血液検査のセラノス、がんのAIのワトソン）。

遅くならずに現実的になることは可能です。適切なリーダーがそのバランスを推進します。

Q. 過去数年間で、6 社以上の文字起こし会社が 3,000 万ドル以上の資金を調達しているのを目にしてきました。これはなぜでしょうか。また、これらの文字起こし技術において AI はどのような役割を果たしているのでしょうか。

A. 米国には 100 万人以上の医師がいます。彼らの時間は非常に貴重であり、専門家と初級データ アナリストの両方として扱われる世代は、多大な燃え尽き症候群を引き起こしています。

計算は単純で、テクノロジーはこれまで以上に身近なものになりました。 「今がその時だ」 これは新しいものではないが、ついに現実のものとなりつつある。これは技術の進歩の素晴らしい活用法だ。

AI は、文字起こしの精度と効率を大幅に向上させることで、これらの筆写技術において極めて重要な役割を果たしています。AI を使用すると、文字起こしをリアルタイムで、より高い精度で、わずかなコストで行うことができます。

課題は、ここ数か月で AI の進歩が猛烈な勢いで進み、このようなソリューションの構築の出発点が再定義されつつあることです。文字起こしソリューションは、それ自体が基礎的な AI モデルではなく、むしろ基礎的な AI モデルの上に構築されたソリューションであることは明らかです。

競争力のあるソリューションを開発するコストは、おそらく 95% 低下しています。臨床ワークフローとのより優れた統合、優れた市場投入モデル、革新的な派生ソリューションは、依然として非常に重要な差別化要因です。ただし、転写自体の AI 面におけるトップ ソリューション間の差は、実質的にゼロになります。

その結果、この将来において、価格が劇的に下がるのを阻むのは惰性だけとなり、これは医療提供者にとって素晴らしいこととなるはずです。コストが下がれば、こうした高度な転写ソリューションをより多くの医療現場で利用できるようになり、医師の管理負担がさらに軽減され、患者ケアにもっと集中できるようになります。

文字起こし企業への投資の急増は、ヘルスケアにおける AI の変革の可能性の証です。リスクは、この分野のコモディティ化により、投資家の期待に応えるために必死になって過剰な約束をしてしまうことです。

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