AI は 2025 年にワークフロー、労働力開発、患者の安全を促進する

医療提供チェーンに携わる臨床医やその他の従事者は、ワークフローを改善する方法を常に模索しています。同様に、病院や医療システムの指導者たちは、常に従業員を育成するための新しい方法を望んでおり、より良いワークフローを求めているのと同じ人たちです。

そして、これらの幹部、介護者、従業員は全員、患者の安全のために組織が最高の状態で運営されていることを確認したいと考えています。これ以上に重要なことはありません。

そして、Wolters Kluwer Health の CEO、Stacey Caywood 氏は、2025 年に人工知能が加速すると見ているのは、ヘルスケアのこれら 3 つの分野です。彼女は、これら 3 つの分野、つまりワークフロー、労働力開発、 患者の安全 – 今年はさまざまな AI テクノロジーの応用から最も恩恵を受けるでしょう。

ウォルターズ・クルーワー・ヘルスでは、ケイウッド氏は臨床医、患者、研究者、学生を巻き込む臨床技術と証拠に基づいたシステムを提供する世界的企業を率いる責任を担ってきました。

2025 年の AI についての彼女の考えをより深く理解するために、ケイウッド氏に話を聞きました。

Q. 2025 年に AI はヘルスケアのワークフローに何をもたらすでしょうか?

A. 2024 年、ヘルステック分野は、2023 年の AI の興奮を実際に、臨床医の業務をより簡単かつ生産的にする具体的なシステムに集中させ始めました。臨床医の燃え尽き症候群の蔓延に取り組むことで、2025 年に市場に投入される多くの健康 AI テクノロジーの背後にある戦略の焦点が明確になりました。

AMAによると、 米国の医師のほぼ半数 燃え尽き症候群に苦しんでいると報告します。

燃え尽き症候群の流行は一枚岩で組織的な課題のように見えますが、注目に値するのは、この問題が幅広い角度から取り組まれていることです。

たとえば、genAI アンビエント リスニング スクライブのような革新的なテクノロジーを考えてみましょう。これにより、EHR での煩雑な文書化や大量の電子メール メッセージのフォローアップなど、管理上の負担が大幅に軽減されます。

2025 年には、臨床ワークフローの効率を高め、燃え尽き症候群を軽減し、医療システムに価値を提供する AI の可能性を高める力として機能する、AI と補完テクノロジーの間に生まれるさらなる相乗効果やパートナーシップに注目してください。

AI は、多くのタスクやプロセスを対象とする新しいレベルの動的なスケールと速度をもたらします。これにより、信頼できる臨床リソースの使用方法について、まったく異なる考え方が導入される可能性があります。

たとえば、世界中の 300 万人を超える臨床医が、当社の臨床意思決定支援ツール UpToDate を利用しています。証拠に基づいたナレッジ ストアを「開梱」して、よりシームレスにワークフローに注入したらどうなるでしょうか?

AI は、適切なコンテンツを適切なタイミングで提供するのに役立ちます。 臨床ワークフローの重要なポイントそのため、臨床医は信頼できる知識と推奨事項を利用して患者を治療する際に、自らの歩幅を失うことはありません。このような新たな相乗効果が、リソース全体、連続体全体にわたって非常に多くの可能性を秘めています。

2025 年は、2024 年の基盤を基に AI の機能を実際に解放し始め、医療チームの働き方やコラボレーションの方法を再考する年になります。私たちは、ケアの現場およびその背景にある管理プロセスにおける課題を解決する方法についての考え方を再構築するのに役立つこのようなコラボレーションに興奮しています。

そして、臨床医と患者がより幸せで満足し、スタッフの定着率が向上し、結果が改善されれば、私はそれを勝利と呼びます。

Q. 今年、AI は人材育成にどのように役立ちますか?

A. 人材不足のなか、2025 年には AI が将来の臨床医を支援し、臨床現場への即応性を高めることになるでしょう。 AI の機能を活用するために、看護教育ツールが完全に見直されています。

たとえば、AI には看護師の免許取得準備を促進する可能性があり、学生はよりスマートでパーソナライズされた強化によって間違いから学ぶことができます。

仮想患者との本物のような会話を提供することで、仮想現実トレーニングを変革する AI チャットボットを探してください。また、病院の看護リーダーが看護実践プロトコルを更新するという面倒なプロセスを強化するために AI に注目するにつれて、AI は臨床実践の変更の開発と導入を加速します。

2025年にペアリング AIと仮想現実 学生、住民、研究者が必須スキルを開発する方法が劇的に変わります。これは、臨床を始めたばかりの医療従事者にも当てはまります。

これらの没入型学習環境は、患者をケアするときの生活がどのようなものかを反映することができます。彼らは臨床スキルを構築し、臨床的判断力を養うだけでなく、質の高いケアに不可欠な対人関係の「ソフト」スキルにも取り組むことができます。これにより、新入社員が直面する可能性のある成長痛の一部が緩和され、新人看護師が成長するのに役立ちます。

Q. そして最後に、2025 年に AI が強化される大きな分野として患者の安全を挙げていますが、その理由は何ですか?

A. AI ヘルステクノロジーは主に臨床医を支援することに重点を置いています。 AI が患者の安全においてより大きな役割を果たすことで、その範囲が広がることを期待しています。

2025 年には、ライブの医療データ ストリームをより深く掘り下げて、見落とされがちで患者の安全に影響を与える可能性のある医療の断絶を特定する AI テクノロジーが求められます。バックグラウンドで 24 時間 365 日稼働する AI の「ヘルパー アプリ」を想像してください。医療提供者が患者の潜在的な検査や治療を見逃したり、さらに悪いことに、患者から薬を不正に流用して危害を及ぼす可能性がある事例を特定します。

最も説得力のあるものの 1 つ 患者の安全における AI の応用 投薬ミスや薬物転用と闘う可能性があることにあります。バックグラウンドで継続的に動作し、処方または調剤パターンの異常を監視する AI を活用したアプリケーションを考えてみましょう。

このツールは、異常な処方習慣や医薬品在庫の不一致などの不審なアクティビティを特定し、管理者に転用の可能性を警告できます。 AI による薬物転用の阻止は、AI をシステム全体に拡張して患者の安全性を包括的に向上させる一例にすぎません。

AI はまた、医療システムに、施設全体の安全対策に関する分析をズームアウトしてスキャンする機能を提供することもできます。組織が介入や改善を計画するために、医療ベンチマークに対して組織がどのようにパフォーマンスを発揮しているかを示し、新たな傾向や異常を特定できる、AI を活用した予測分析を探してください。

まとめると、患者の安全性におけるこれらの体系的な改善は、より広範な傾向を反映しています。つまり、AI は医療分野での事後対応的な力から積極的な力へと移行しつつあります。今後 1 年で、患者と臨床医の安全性を向上させる取り組みにおいて AI が新たな役割を果たすようになるでしょう。

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