はじめに
人工知能（AI）はかつてないスピードで進化しており、全米の医療機関はその波に乗り遅れまいと躍起になっています。 生成的AIアプリケーションを含むAI駆動ツールへの熱意はここ数年で急上昇し、これらのモデルが臨床の最前線に登場するのに時間はかかりませんでした。
しかし、どんなエキサイティングで有望な技術にも、潜在的な問題があります。 特にエコシステムが進化していく中で、組織は安全性、信頼性、品質に細心の注意を払いながら、最も適切なユースケースでAIを活用しているかを確認しなければなりません。
CHIMEのプレジデント兼CEOであるラッセル・ブランゼル氏は、医療機関は加速するコストと薄利多売の営業利益、そしてシフトする労働力（次世代は異なる考え方、行動、働き方をする）に直面しており、今後仕事を引き受けるのに十分な人材がいないという驚くべき事実に直面していると指摘し、「今後5年間で、米国の労働人口の8％から15％が消滅する」と警告します。 「このような状況の中でAIをどのように活用するかを見出す者は成功し、見出さない者は生き残れないだろう」
AIが真に医療提供に革命を起こすためには、医療サービスグループは、患者と医師の関係のコアとなるものとそのスピリットを生かしながら、適切なタスクを自動化することとの間の適切なバランスを見出す必要があると、CHIMEが最近主催したソートリーダーシップ・ラウンドテーブルでエグゼクティブリーダーのパネルが述べました。
「ヘルスケアは、人工知能をどのように正しく利用するかのショーケースになる可能性を秘めている」と、このイベントのスポンサーであるインターシステムズの副社長、アンディ・ズックは述べています。
さらに彼は「自動化すべきことを自動化する機会は非常に多いが、人間が意思決定のサイクルの中にいることも同様に重要です。 なぜなら、AIはインターネットと同様、一世代に一度の大変動になるであろうからです。 新しいやり方を準備する時期が到来しました」
AIが医療の未来をどのように形作るのか、そしてテクノロジーが次世代の臨床医療を妨げるのではなく、むしろ助けることを確実にするために何をなすべきかについて、参加したエグゼクティブたちは共に厳しい問いに取り組んでいます。
ヘルスケア環境におけるAIの展望
参加者たちは、この技術が実際の臨床治療にどのように適合するかについて、概して楽観的でした。 間違ってしまう潜在的なリスクを認めつつも、エグゼクティブたちは口をそろえて、AIは遅かれ早かれ生活の一部になるものであり、最善のアプローチはオープンマインドと明確な計画を持ってAIを受け入れることだと考えます。
オプティムのクリニカル・ソリューション・デリバリー担当シニア・ディレクター、ユーリ・キャンベル氏は、以下のように述べています。「AIは、人が行う反復的なルーティンワークを、コンピューターが代わりに行えるようにするものです。私たちが望むと望まざるとにかかわらず、AIはやってくるのだから、私たちはどこにリスクが潜んでいるかを特定し、可能な限り安全に対処することに積極的にならなければなりません」
メドスター・ヘルスのシニア・バイスプレジデント兼CIOであるスコット・マクリーンは、機会という感情に共鳴し、ジェネレーティブAIの変革の可能性とAI革命を受け入れることの重要性を強調し「私たちは積極的になる必要がある」と彼は訴えました。
「私は、この分野が提供するものを活用するために適応し、変化する能力について楽観的です。特に、多くの新しいプラットフォーム、モデル、アルゴリズムから選択することが可能であるため、コラボレーションが、臨床治療においてAIを機能させる鍵となるだろう」とモフィットがんセンターの技術部長であるピート・ダディオ氏はアドバイスします。 「一人でやっていると、迷子になりやすいものです」
業界がAIで成功するためには、協調的なガバナンスとベストプラクティスの共有に非常に重点を置いた共同ジャーニーである必要があります。 「そうすれば、私たちは統一された方法で前進し、重複した取り組みやケアの断片化を避けるために、互いの経験から学ぶことができます」とダディオは断言しました。
臨床現場におけるAIの課題に取り組む
AI導入のためのベストプラクティスについて業界の足並みが揃わなければ、これらの問題は潜在的な問題のほんの一部に過ぎないと、パネルディスカッションでは指摘されました。 新たなアプローチへの熱意とは裏腹に、参加者全員が、変化の必然的な副産物である、ある程度の混乱に備えています。
AI導入の初期段階を乗り切るにあたり、医療リーダーにとっての重大な懸念として、「信頼」が浮上しました。 トライステート・ヘルスのCIOであるデブラ・カーペンター氏は、この問題の主な要因として、AIの新規性と信頼性の低さを指摘しました。 彼女は、臨床医とスタッフの信頼と受容を促進するために、組織は「チェンジマネジメント、教育、ソートリーダーシップへの協調的アプローチ」を通じて、これらの懸念に積極的に対処しなければならない」と強調しました。 「進化していくでしょう」と彼女は述べ、組織がこのトレンドのテクノロジーに適応し、成長する必要性を強調しました。
特定のヘルスケア職において、AIが人に取って代わることへの懸念が高まっています。 しかし、AIは医療従事者が自分の役割のより複雑で充実した側面に集中できるようにする一方で、ありふれた仕事を引き継ぐことで業界に革命を起こす可能性を秘めています。
組織とリーダーにとって重要なのは、AIと人間の適切なバランスを見つけ、文化とビジネスの観点からこのAIの導入を管理することです。 このリーダーシップは、自動化が従来のワークフローや一部の役割の職務内容に破壊的な影響を与えるような場合には特に重要でです。
業務効率化の可能性があるとはいえ、医療機関はAIを既存のワークフローに関連する負担を完全になくす方法として捉えることには慎重でなければならないと、バプティスト・ヘルスケア・システムの上級副社長兼CD&IOであるアーロン・ミリ氏は助言しています。
患者とのコミュニケーションを合理化するためにEHRとAIを統合したものを2月に導入した後、彼のチームは、このツールが医師からいくつかの仕事をシフトさせるのに役立っている一方で、ITスタッフからの多大な投資が必要であることに気づきました。
この教訓は、AIはいくつかの作業を容易にすることはできるが、組織にとって負担がないわけではないということです。 例えば、ミリ氏は、あるチームが一貫した幻覚のために、統合されたツールのQAを常に実施しなければならなかったと語りました。
「人間には、応答がまったく正しく聞こえないという問題があり、資格のある人間を会話の適切なポイントに関与させ続けるという課題もあります」と同氏は指摘しました。 「すべてが自動化され、医師が通信をまったく読まずに終わってしまうような状況を作りたくないのです」
情報技術担当副社長
UCHealth
ここから得られるメッセージは、AIは仕事をなくす魔法の弾丸ではないということです。 「特定の機能をより効率的にするために仕事を再分配することは可能だが、それには必ずコストがかかる」とミリはアドバイスします。 「多くの組織は、その継続的なバックエンド投資について十分に考えておらず、それは将来的に問題になる可能性がある」
課題は、特にジェネレーティブAIの突然の爆発的な増加に伴い、予期されるものですが、正しく行われた場合、偉大なイノベーションを推進することができる医療の至る所に興奮があります。 例えば、UCHealthの情報技術担当副社長であるマーク・クラーク氏は、AIの可能性に期待を寄せており、従来の意思決定プロセスを破壊するような変化のペースに対処するためには、ガバナンスが重要な要素になると考えています。
「以前は、新しい臨床のベストプラクティスを採用するには約17年かかると言われていましたが、AIはその針をもう一方の極端に動かしています」と同氏は述べました。 「今、ドアから入ってくるアイデアやツール、製品はあまりにも多く、時には互いに摩擦を起こすこともある」
摩擦やボトルネックを避けるために、彼は組織が最大の利益をもたらす解決策を見つけることを目的とした、意思決定のための合理的なプロセスを開発することを進言しています。
AI導入におけるガバナンスの重要な役割
課題を克服するには、最適なツールやパートナーの選択から、偏りや成果に対する継続的なモニタリングの実施に至るまで、AIのライフサイクル全体を通じてガバナンスを重視する必要があります。
特に、AIはわずか数年でクラウドと同じくらいユビキタスな存在になりそうな勢いであるため、AIの適切な評価とガバナンスが不可欠です。 パネルディスカッションでは、ガバナンス、セキュリティ、データ品質、透明性に関して過去10年間で学んだ教訓を、今後5年間でAIに応用することの重要性で意見が一致しました。 こうして、さまざまなユースケースでこの技術に依存することが、業界の常識となり得ます。
スタンフォード・ヘルスケアでは、AIの登場により、ガバナンス・プロセスと構造の全面的な再評価が行われ、組織の採用態勢が整った。スタンフォードの臨床アプリケーション担当アドミニストレイティブ・ディレクターであるプニート・シン・ワライヒによると、チームは、公正で有用かつ信頼できる（FURM）AIモデルを特定するためのテストと評価のメカニズムを開発しました。
「AIは、どこに具体的な価値があるのか、それを活用する最善の方法、関連する長期的なコストはどうなるのか、まだ全員が発見していないため、絶え間ない評価と監視が必要になります」と彼は続けます。 「また、ワークフローがAIとどのように相互作用するのか（あるいはその逆も）、予期せぬ影響がどこで発生する可能性があるのかを注意深く観察する必要があります。 AIでは、評価し、安全に展開し、監視し、（おそらく）迅速に失敗し、迅速にピボットできなければなりません」
パーソン・センタード・クリニカル・ケアのためのAI主導の未来を描く
AIはすでに臨床ケア提供における驚くべきブレークスルーを支えており、それが成熟し、時間とともに進化するにつれて、より多くの利益をもたらすだろう、と出席者は主張しています。
個別化医療は、AIと臨床エコシステムの統合の大きな約束の一つです。 「カーペンターは、AIが病気の発症の早い段階で軌道を変え、すでに進行している患者に対して最も効果的な治療法を特定するのに役立つだろうと予測しています。 「アウトカム、そして全体的な支出に与える影響は大きいでしょう」
癌の治癒は、これまで実現が困難とされてきたが、今やテーブルの上に乗っています。「この一生のうちには実現しないかもしれませんが、AIが、今想像できるよりも多くの種類の癌の治癒や予防に大きな役割を果たすことは間違いありません」とダディオは言います。 「予測モデルは非常に強力で正確なものになり、5年前や10年前に可能だと考えられていたよりもずっと早く、そこに到達することができるでしょう」
技術部長
モフィットがんセンター
そのような可能性があるにもかかわらず、業界のリーダーたちは、リスクを回避しながらAIの価値を最大化するために、共有されたベストプラクティスとガードレールの開発に投資する必要があります。
医療におけるAIの前途は、コラボレーションと共有された学習によって道が開けてきます。 各組織が独自の課題に直面しているとはいえ、革新的なテクノロジーによって患者ケアを向上させるという根底にある目標は普遍的なものです。 座談会の中心的な結論は、共通の基準とベストプラクティスを中心に団結することで、業界は進歩を加速させ、リスクを最小限に抑え、すべての人の利益のためにAIの可能性を完全に実現することができるというものでした。
おもな学び
- 必然を受け入れる：AIは今後も存在し、医療機関は積極的に適応し、ケア提供に革命をもたらす可能性を受け入れる必要があります。
- 自動化と人間性のバランス：AIはルーティンワークを自動化することができるが、最適なケアには患者と医療者の人間関係を維持することが不可欠です。
- コラボレーションが鍵：AIの導入を成功させるには、医療機関、テクノロジーベンダー、その他の利害関係者間の強力なパートナーシップが必要です。
- ガバナンスが最重要：臨床医療におけるAIの安全で倫理的かつ効果的な利用を確保するためには、強固なガバナンスの枠組みが不可欠です。
- アウトカム重視：医療におけるAIの最終的な目標は、患者のアウトカムを改善し、より効率的で持続可能なシステムを構築することです。