編集者注: これは、メレク・ソマイ博士への 2 部構成のインタビューの第 2 部です。 パート 1 を読むには、 ここをクリック。
Froedtert & Medical College of Wisconsin Health Network は、ウィスコンシン州東部に拠点を置く学術的な医療システムです。 同社は、デジタルヘルステクノロジーに焦点を当て、イノベーションとデジタルトランスフォーメーションを推進する独立した手段として Inception Health を確立することで、破壊的イノベーションを促進する旅に乗り出しました。
Melek Somai 博士は、Inception Health および Froedtert & Medical College of Wisconsin Health Network の副社長兼最高技術および製品責任者であり、ウィスコンシン医科大学の医学部助教授でもあります。
昨日、彼は医療全般にわたる人工知能について、特に生成 AI (人気のある ChatGPT に含まれる種類) に焦点を当てて議論しました。 今日、彼は Inception Health で行われている AI の取り組みについて話します。 フロッタート & ウィスコンシン医科大学健康ネットワーク。
Q. Inception Health と Froedtert は、スケジューリングなどの特定のプロセスを合理化するために AI を導入し、患者が簡単な AI インターフェイスで個人の好みに基づいて最適な選択肢を特定できるようにし、従来のデシジョン ツリーの複雑さを解消しています。 このシステムがどのように機能し、期待される結果について説明してください。
A. 私たちは AI には 3 つのフェーズがあると考えています。 ここでは簡略化しています。 小さな改善の段階があります。 これが言いたいのは、業界を変革する生成 AI の価値は高いと私たちは大いに期待していますが、その道のりは直線的ではないということです。 AI に実証可能で検証可能な価値を提供できるようにするには、医療システムのより多くの機能、回復力、そしてさらに重要なことに、より多くの備えが必要になります。
そして、その最後の1マイルは簡単な1マイルではなく、最も困難なマイルの1つになるでしょう。 したがって、それまでの間、AI には安全に実装できるいくつかの即時的な利点があると考えられます。 今日、AI はいくつかの分野で大きな可能性を秘めています。
私たちの医療システムをナビゲートし、患者のスケジュール管理を支援することについて言及しました。 今日の医療制度をうまく乗り切るのは簡単ではないことを私たちは知っています。 そして、医療システム、AI、特にそれらの組み合わせをナビゲートする患者のエクスペリエンスを向上し続けるにつれて、 大規模な言語モデル API 統合により、より直観的でパーソナライズされたインターフェイスを患者に提供することができます。
これは情報の提供とはあまり関係がありません。 これは、患者が私たちがすでに提供しているサービスと対話するためのインターフェースのようなものです。 その層に AI を実装すると、患者が今後の予約のチェックインを行うのに役立ちます。 たとえば、予約の変更に最適なオプションを特定したり、ユーザーの好みを考慮したり、膨大なデータから実際に考え出して要約したりするのを支援します。
たとえば、患者に対する特定の質問についての要約を提供する必要があります。 たとえば、検査結果や予定日の予防医療訪問についてなどです。 したがって、このレベルでは、ここで明確にしておきたいのですが、AI は患者のケアに貢献するのではなく、代わりに、すでに提供されているバックエンド サービスへの直感的なユーザー インターフェイスとして使用されます。
このタイプのイノベーションには、特定のプロセスを合理化し、患者が医療システムをより適切にナビゲートできるようにする機能があります。 ただし、このレベルの AI には変革力はなく、正直なところ、これらのユースケースはそもそもこれらの AI モデルの構築コストと両立しないと考えることができます。 ただし、このレベルで AI を統合すると、安全な方法で進化する際にユースケースを作成し、さらに機能を構築するのに役立ちます。
たとえば、これをインセプションから見ると、ガバナンスを確保する本当に適切なフレームワークを使用してこれらのモデルを構築していることを確認しています。 データの安全性とデータのセキュリティ。 繰り返しますが、これらのモデルはナビゲーションを支援する方法で構築されているため、インターフェイス層のようなものです。 先ほど述べたように、もう 1 つのレベルの統合であり、これはおそらく、医療推奨の規模を拡大するのに役立つ、私がレベル 2 と呼ぶレベルです。 これは現在でも実験段階です。
Q. Inception Health は、患者の医療記録、米国予防サービス特別委員会のガイドライン、およびルールベースの推奨事項を統合して、パーソナライズされた予防ケアの推奨事項を提供する AI システムを検討しています。 ここでAIを使って何をしたいのか、またその結果を期待しますか？
A. これは、AI の統合と、AI がどのようにヘルスケアの推奨事項に役立ち、拡張できるかについて述べたもう 1 つのレベルです。 これはまだ実験段階ですが、AI を臨床ケアの領域にさらに近づけることになります。
これは、 AI ガバナンスの枠組み、おそらく全国的に、危機的な状況になるでしょう。 このレベルでは、AI を患者の副操縦士として考えることができ、患者が選択肢やケアの推奨事項を理解できるように支援します。 この作業にはいくつかの側面が含まれます。
私たちが現在行っている作業には、患者向けにパーソナライズされカスタマイズ可能な副操縦士を構築するのに役立つ、検索、拡張生成、統合、埋め込み、および迅速なエンジニアリングの面での進歩が含まれます。 私たちが現在、この種の実験用副操縦士を構築する方法の例として取り上げている基本的なポイントがいくつかあります。
ここで重要な要素の 1 つは、この段階では患者データがステートレスであることです。 これが意味するのは、データはモデル自体をトレーニングするために使用されず、決して保存されないということです。 これは一時的なものであり、リアルタイムで質問に答えるために提供されます。 このモデルは、AI にはデータから学習する機能がまったくなく、データが存在することさえ認識できないことを意味します。
現在、このタイプの統合により、セキュリティ、プライバシー、透明性が確保されています。 そして、これはおそらく近い将来に見られる一般的なアプローチであり、私たちが行っているのと同じ方法で、より堅牢な AI フレームワークとインフラストラクチャを開発するために使用されます。
本当に嬉しいです 最近の大統領令 [from President Biden] AI の安全、安心、信頼できる開発と使用についての取り組みは、そのような取り組みの好例です。 しかし、民間部門の医療システムを安全、安心、信頼できる開発に確実に活用するために、今後数か月から数十年かけて開発する必要がある多くのステップのうちの 1 つであることは確かです。
そして、この機能は患者にとって重要なものとなるでしょう。 最良の推奨事項からデータを要約し、推奨するだけでなく、その経験を通じて患者を導く能力があることを考えれば、臨床医の監視と指導があれば、その関係を合理化し、患者の能力を向上させることができます。私たちの医療システム。
Q. Inception Health は、AI がサービスの拡張と利便性の向上の中心となるデジタル ファーストのヘルスケア モデルを開発しています。 AI がケア提供の最初の 1 マイルを支援するケア モデルに移行しています。 このモデルと、これが AI に関して採用すべきアプローチであると考える理由について詳しく教えてください。
A. これは私がレベル 3 と呼んでいるもので、AI が私たちの再構築を支援する次のレベルです。 これは私個人にとって、Inception Health と Froedtert のチームが真剣に検討している最もエキサイティングな分野の 1 つです。 短期的に生成 AI に影響を与えるだけでなく、中長期的にも、単なるバックオフィス ソリューションではなくプラットフォームとして生成 AI とテクノロジーを活用するためにヘルスケア モデルを再設計する能力を備えています。
私たちが現在採用しているアプローチは、ケア体験を形成する際の AI と生成 AI テクノロジーの価値について、創造的かつより根本的に考えることです。 そして、これをチームとしてどのように取り組んできたかというと、ユーザー研究グループを設立し、生成 AI テクノロジーが提供するモデルの再構築にどのように役立つかを考える製品の考え方を開発しました。
したがって、Inception Health の積極的な範囲の 1 つは、ヘルスケア テクノロジに関する洞察と、ヘルスケア提供システムとしての機能を活用して、異なる考え方をして、「もしどうなるか?」と問うことです。
医療提供者のオフィスへの患者の訪問に基づいていないエクスペリエンスを提供できたらどうなるでしょうか? 遠隔医療が大規模に普及した新型コロナウイルス時代を例に考えてみましょう。 新型コロナウイルス感染症以降、遠隔医療の利用が減少した理由の 1 つは、ワークフローと患者と医療提供者のエクスペリエンスを根本的に変更しなかったことです。
したがって、媒体を変えるだけでは十分ではありません。 そして私たちが取り組んでいるのは、AI の力を利用して医療提供エクスペリエンスを完全に再考することです。 私たちが考えているアプローチの 1 つは、 デジタル初体験 AI は副操縦士であるだけでなく、患者が医療提供者や医療システムとより明確に、実際により便利にコミュニケーションできるよう支援するドライバーでもあるのでしょうか?
これは、現在の医療システムに付加価値ではなく、価値を生み出す触媒となる価値をもたらすことができるため、本当にエキサイティングな分野です。 治療費の削減、医療システムの利便性の向上、患者のエクスペリエンスの向上といった価値観の一部は、このアプローチによって大きな影響を受けることになります。
これは本当に重要な分野であり、私たちがこの波をリードしていると考えられます。 私たちはこの分野で業界のリーダーと協力しており、これはおそらく私たちが多くを学ぶ最も基本的なアプローチの 1 つになるでしょう。つまり、どのようにしてそのような経験を患者に提供できるかということです。
これはテクノロジーと臨床ケアを組み合わせて問題を解決できる分野だと私は考えています。 これは、医療分野におけるテクノロジーと生成 AI の期待を今後数十年にわたり実現していく上で、私たちが成功するために非常に重要になります。
本編にはないボーナスコンテンツを含むインタビュー動画をご覧になるには、 ここをクリック。
編集者注: これは、医療における人工知能の使用について議論する医療 IT 分野のトップの声を特集するシリーズの 6 回目です。 メイヨークリニックのジョン・ハラムカ博士に関する最初の特集を読むには、 ここをクリック。 ガイジンガー社のアールペン・パテル博士との 2 番目のインタビューを読むには、 ここをクリック。 3 番目を読むには、Meditech の Helen Waters 氏が次のように述べています。 ここをクリック。 4 番目の記事を読むには、Epic の Sumit Rana 氏とともに、 ここをクリック。 そして、ブリガムミサ将軍のレベッカ・G・ミシュリス博士と第五回を読みます。 ここをクリック。
LinkedIn で Bill の HIT 報道をフォローしてください。 ビル・シウィッキー
彼にメールを送ります: [email protected]
Healthcare IT News は HIMSS Media の出版物です。