AI を活用したソリューションで大規模な予防医療を実現する方法

パンデミックから 5 年が経ち、世界最大の健康危機は感染性ではなく、行動によるものです。心臓病や糖尿病などの非感染性疾患（NCD）は、世界的に死亡率の最大の要因となっていますが、既存の公衆衛生介入は、これらの症状の根底にある行動への対処には十分ではありません。ワクチン接種などの大規模なジェネリック医薬品を必要とする感染症とは異なり、生活習慣病では、多くの場合、個人の特定の状況に基づいた個別の指導が必要です。

これまでのところ、個人の健康データの断片的な性質など、さまざまな要因によってこれが妨げられてきました。しかし、新しい AI 機能により、非常にパーソナライズされた健康に関する推奨事項を大規模に提供できるようになり、世界の健康成果を劇的に改善できる可能性があります。

非感染性疾患が占める割合は以下の通りです 全死亡者数の70％ 世界中で、これらのほぼ予防可能な症状により毎分 70 人以上が死亡しています。禁煙法、消費税、広告禁止などの既存の公衆衛生への取り組み 効果的かもしれない しかし、問題があります デザイン、 執行 そして コンプライアンス 残る。重要なことに、これらの介入には、行動の変化をもたらすかどうかを決定する重要な文脈要素が欠けています。私たちは個人レベルで保健指導を提供するメカニズムが必要です。つまり、人々に両方の知識を提供することを意味します。 何 することと どうやって それをするために。

私たちのデータセットは、生涯 6,000 万年に及び、80 のソースと 2,800 の次元にわたっており、行動変化の力を検証しています。

私たちのデータから得られる最初の強力な観察は因果関係です。つまり、行動の変化が健康結果の変化を引き起こすことが証明できるということです。例えば、 分析 5年間にわたる50万人以上の参加者を対象とした調査では、運動をしなかった状態から中レベルまたは高レベルの運動に移行した45歳から65歳の人々では、死亡リスクがそれぞれ38％および58％減少したことが示された。

また、この効果は弾力的で普遍的なものであることもわかります。言い換えれば、行動を少し変えるだけで寿命と健康寿命が劇的に延び、その効果は高齢者やより多くの健康状態にある人ほど大きくなります。

活力データに基づくと、適度に健康な 30 歳の人は、いくつかの重要な行動によって寿命が 6%、健康寿命が 7% 伸びる可能性がありますが、不健康な 70 歳の人は、行動を変えることで寿命が 45% 伸び、健康寿命が 90% 伸びるという驚異的な伸びが見られます。健康になるためには、年を取りすぎたり、病気になりすぎたりすることはありません。

そして最後に、行動はその習慣的な性質によって変化します。多くの人にとって習慣はすぐに簡単に形成され、一度強い習慣が形成されると、健康上の成果は劇的に改善されます。 これまでの研究 は、ほとんどの人が強い習慣を形成するのに 7 ～ 15 週間かかり、中強度の運動の習慣を維持している人は、共通死因死亡リスクを 27% 減少させることを示しています。健康的な習慣も 特定の病気のリスクを軽減する：週に5回、7,500歩を2年間続けた人は、2型糖尿病のリスクを41％、ステージ4のがんのリスクを36％減らすことができます。

私たちは、寿命と健康寿命を延ばすという観点から、行動の変化がいかに強力であるかを主張してきました。ただし、重要な注意点があります。適切なインパクトを得るには精度が必要です。私たちは、特定の個人が取るべき特定のライフスタイルの変化を絶対的な正確さで知り、その行動の変化が時間の経過とともに死亡率や罹患率にどのような影響を与えるかを長期的な視点で知る必要があります。

この問題を解決するために、デバイス、ウェアラブル、臨床検査プラットフォーム、ヘルスコーチなど、多くの業界が登場しましたが、それらは単独で機能することが多く、通常は健康に関するいくつかの指標のみをカバーしています。多くの場合、これらのプラットフォームには、病院や医師からの臨床データ、保険金請求データ、長期にわたる死亡率パターンに関する洞察がありません。これを克服するには、断片化されたデータを理解するために大量の計算能力と複雑なテクノロジーが必要です。

最近の人工知能 (AI) の進歩のおかげで、この課題に取り組む新たな機会が生まれています。一例として、Vitality AI は、Vitality と Google のパートナーシップであり、Vertex AI や Gemini モデルを含む Google の AI およびデータ分析機能と、Vitality の多様かつ長期にわたる健康期間および寿命データを組み合わせています。これにより、異種のデータ ソースを拡張しやすい単一のテクノロジー プラットフォームに統合することが可能になります。

出力は、何百万もの顧客に対する非常に関連性の高い、パーソナライズされた健康に関する推奨事項です。これらの推奨事項には、身体活動や睡眠などのライフスタイルの選択だけでなく、スクリーニング、慢性疾患の管理、健康指導も含まれます。

Discovery データに基づく、AI を活用したパーソナライズされたスクリーニング推奨により、スクリーニング率が 1.22 倍に向上し、検査率が 19% 向上しました。 がんの早期発見、的を絞った予防の力を強調しています。

AI がデータ統合を可能にするもう 1 つの例は、AI とデータ分析を使用して健康、予防、ケアのナビゲーションをパーソナライズするヘルステック プラットフォームである MediKarma です。 MediKarma は、医療記録、生体認証データ、行動入力を分析することで、個人が健康上の問題を事前に把握し、より多くの情報に基づいてケアに関する決定を下せるよう、段階的なガイダンスを提供します。同時に、関連する質問を医師に相談するよう促します。

また、臨床専門知識と高度な AI を組み合わせて、人々や医療機関が洞察に基づいて早期に行動できるよう支援する米国企業 Ada Health もあります。 Ada のプラットフォームは、病歴、ライフスタイル データ、ウェアラブル入力を統合し、パーソナライズされた診断の提案と次のステップを提供します。で 母子健康調査 南アフリカに拠点を置く「SafeMom」と呼ばれるサービスでは、エイダの緊急アドバイスの 98% が臨床医によって安全であると判断され、約 3 人に 1 人の女性がこのサービスを利用した後に当初の健康探求計画を変更しました。

しかし、人々は何をすべきか分かっていても、常にそれを実行するとは限りません。だからこそインセンティブが必要なのです。これにより、私たちは 何 個人ごとに行うこと、 どうやって 変化をもたらすために。人々の行動傾向、人々を動機付ける可能性が高いインセンティブ、最も共感を呼ぶコミュニケーション スタイルなど、さまざまなデータ ソースから得た洞察を重ね合わせることで、個人ごとに変化を促す最高のチャンスでパーソナライズされた報酬を提供することが可能になります。 Google とのパートナーシップを通じて、この機能を拡張できるようになりました。

これらの AI 対応モデルは、健康に革命を起こし、人々の生活を変えるだけでなく、社会の 1 つを変革する予定です。 最大かつ最も影響力のある業界 世界では保険。保険と健康関連の行動変化との相互作用は双方向です。生命保険会社や医療保険会社は、人々の健康と長寿に投資しているため、健康と死亡率の改善から多大な利益を得る立場にあります。

同時に、保険会社は健康の改善を収益化できる唯一の主体の 1 つであるため、大規模な変化を推進するのに最適な立場にあります。保険会社は健康の改善への資金提供者として機能し、行動の変化から得られる追加の利益を報酬やインセンティブに注ぎ込み、行動の変化そのものが確実に起こり続けるようにすることができます。

これは、個人、保険会社、社会に利益をもたらす好循環です。収益性の向上、クレームの削減、競争力の向上を通じて業界を改善します。病気の負担を軽減し、より健康で生産性の高い人口を生み出すことで、社会と社会に貢献します。