医療データの海をAIが航海、臨床医の負担軽減へ

Last Updated on 2024-03-06 18:31 by 荒木 啓介

医療業界では、過去約20年間、データ収集が優先事項とされてきた。しかし、これらのデータの大部分は、臨床医が利用しやすい形で電子健康記録（EHR）に組み込まれていない。臨床医にとっては、臨床ノート、検査結果、薬の履歴、遠隔患者モニタリングデバイスからのデータなど、多大なデータを精査する必要がある。これらの情報は患者の健康状態を明確に示すはずだが、EHRは必要な情報を提供する形で情報を提示していない。その結果、医療システムが持つ患者データの大部分は臨床医にとって利用不可能であり、患者に利益をもたらしていない。推定によると、医療データの97%が使用されておらず、1つの重症管理ベッドにおいては、毎時約90万の患者データポイントが無駄になっている。

デジタルヘルスソリューションは、臨床医が高品質のケアを提供する能力を向上させることを目的としているが、多くは患者データの増加に寄与し、臨床医にとって不可能なデジタル環境を生み出している。臨床医には、この全てのデータを活用するための時間、空間、精神的な余裕がない。データの多さは良いことだが、適切なツールを提供せずに臨床医に全てを理解させようとすることは、医療の最大の失敗の一つである。臨床医に、異なるデータポイントを分析し、結びつける責任を負わせることは、彼らがデータと文書の海で水をかき続けることを強いることになり、それは毎日上昇している。これは疲労とバーンアウトを引き起こしている。臨床医がその海のデータが何を伝えようとしているのかを見て、患者治療に反映させる時間はない。それは彼らの仕事ではない。しかし、AIにとっては完璧な役割である。

AIを活用して健康データを利用することで、AIアシスタントが処方箋を更新し、適切なタイミングで正しい医師につなげ、人々が自宅で年を取るのを助ける将来のビジョンが描かれている。しかし、医療機関が既に持っているデータを最大限に活用できるようになるまで、完全に自動化された医療システムは実現しない。AIが個人の健康を構成する全てのデータポイントを合成し、臨床医に理解しやすい形で提示できる未来は、非常にエキサイティングであり、より近い将来にある。その未来では、患者が呼吸器疾患で入院すると、医師は診察室に入る前に、EHR内の要約を見ることができる。この要約は、患者の全医療記録から生成される。医師はデータと文書の海で水をかき続ける必要はない。AIによって活用されたデータは、医師を支援し、彼らの救命ボートとなる。数分で、医師はこれから診察する患者の健康状態を総合的に理解することができる。彼らは、患者が数ヶ月前にステントを入れたこと、血液を薄くする薬を再度処方していないこと、あまり活動的ではないこと、うっ血性心不全への遺伝的素因があることを知ることができる。彼らはデジタルの大量のデータを精査することなく、貴重な時間を費やすことなく、その患者の命を救うことができる。適切な診断を下し、数分で個別化された治療計画を提供することができる。現在、臨床医はEHRを精査し、必要な情報を見つけ出すために、非常に多くの時間を費やさなければならない。このようなバックエンドの管理作業は、技術の機能であるべきだ。病院の設定でのほとんどの技術は最初の段階のみを達成している。デジタルヘルスは、収集、分析、要約の全てを行うことで、臨床医の生活を容易にすることに集中すべきである。それが、将来のAI対応医療システムを最終的に作り出す方法である。しかし、短期的には、臨床医が働くに値する医療システムを確実に作り出すことになる。

【ニュース解説】

医療業界では、過去20年間にわたりデータ収集が重要な取り組みとされてきました。しかし、この膨大なデータの大部分は、臨床医が患者のケアに活用しやすい形で電子健康記録（EHR）に組み込まれていません。臨床医は、臨床ノート、検査結果、薬の履歴、遠隔患者モニタリングデバイスからのデータなど、膨大な量のデータを精査する必要があります。これらの情報は理論上、患者の健康状態を明確に示すことができるはずですが、EHRは必要な情報を臨床医に提供する形で情報を提示していません。その結果、医療システムが持つ患者データの大部分は臨床医にとって利用不可能であり、患者に利益をもたらしていません。推定によると、医療データの97%が使用されておらず、1つの重症管理ベッドにおいては、毎時約90万の患者データポイントが無駄になっています。

デジタルヘルスソリューションは、臨床医が高品質のケアを提供する能力を向上させることを目的としていますが、多くは患者データの増加に寄与し、臨床医にとって不可能なデジタル環境を生み出しています。臨床医には、この全てのデータを活用するための時間、空間、精神的な余裕がありません。データの多さは良いことですが、適切なツールを提供せずに臨床医に全てを理解させようとすることは、医療の最大の失敗の一つです。臨床医に、異なるデータポイントを分析し、結びつける責任を負わせることは、彼らがデータと文書の海で水をかき続けることを強いることになり、それは毎日上昇しています。これは疲労とバーンアウトを引き起こしています。

しかし、AI技術の活用により、この問題に対する解決策が見えてきます。AIは、患者の全医療記録から要約を生成し、臨床医が診察室に入る前に患者の健康状態を総合的に理解できるようにすることができます。これにより、臨床医はデータの海で時間を浪費することなく、迅速に適切な診断を下し、個別化された治療計画を提供することができます。現在、臨床医はEHRを精査し、必要な情報を見つけ出すために、非常に多くの時間を費やさなければなりませんが、このようなバックエンドの管理作業は、技術の機能であるべきです。

この技術のポジティブな側面は、臨床医が患者と直接向き合う時間を増やし、より質の高いケアを提供できるようになることです。しかし、潜在的なリスクとしては、AIによるデータ解析の誤りが患者の診断や治療に影響を与える可能性があります。また、この技術の導入には、データのプライバシーとセキュリティを保護するための厳格な規制が必要になるでしょう。将来的には、AIを活用した医療システムが実現することで、医療の質が向上し、臨床医の働き方が大きく変わる可能性があります。これは、医療業界にとって長期的な視点から見ても、非常に重要な進歩と言えるでしょう。

from What Do We Do with All of This Data?.