ヘルスケアにおけるAI: 患者と臨床医への影響

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最初の症状が現れる前に重篤な病気を発見できたらどうでしょうか？
医師がようやく画面を見上げて、患者とつながり、本当につながることができたらどうなるでしょうか。

問題は、AIが医療を変えるかどうかではありません。それはすでに起こっている。本当の問題は 臨床医のケアをさらに深める助けになるのか、それとも人間の温かさを自動化に置き換えるのか？

この記事では、AIが医療の人間的側面をどのように強化できるか、置き換えるのではなく、どのように強化できるかを探ります。見逃しやすいものを見つけることから、大規模な予防を可能にすることから、医師が治療とつながりにかける時間を増やすことまで、さまざまなことに取り組んでいます。

この会話には、20年の臨床経験を持つ心臓専門医で移植専門医のアンナ・ドロホミレッカ博士、救急医で医療におけるAIに関する著名な声を上げているハーベイ・カストロ博士、これらのアイデアを実現するツールを開発しているShen AIのCTOであるPrzemek Jaworskiという専門家が参加しました。

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偏見や燃え尽き症候群を超えて

緊急治療室は過酷で厳しい環境です。疲労が始まる午前2時になっても、最高の救急医でさえ人間のままです。24 時間体制で 100% のパフォーマンスを発揮できる人はいません。これがAIがライバルではなく、味方である点です。静かで疲れ知らずで観察力の高いアシスタント。

特に圧力がかかる環境では、臨床医がトンネルビジョンを回避するのに役立ちます。ハーベイ・カストロ博士が指摘するように、医師は経験を活かすときに最善を尽くしますが、その経験はすべての可能性が検討されて初めて役に立ちます。AI はリアルタイムのチェックリストのような働きをし、疲れた心が見落としがちな症状やつながりを明らかにする診断プロンプトを出します。

「見えないものを見るのに本当に役立ちます」とカストロ博士は言います。

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次のような単純なことを考えてみてください 聞いている。一日にどのくらいの頻度で集中して耳を傾けたり観察したりしますか？医師がコンピューターでロックタイピングをしていると、患者からの小さな手がかりを見逃すことがあります。喫煙や飲酒などの習慣について尋ねられたとき、意気消沈した表情や震える声などは見過ごされます。アンビエント・リスニングのような AI ツールを使うことで、臨床医は絶え間ないタイプ入力から解放され、観察し、耳を傾け、つながることができます。

医療に欠けていた人とのつながりを取り戻します。

このパートナーシップが機能するためには、信頼が基盤でなければなりません。カストロ博士はオープンで正直であることを強く信じています。

「私たちは、人々が読まないような長い形式で同意を隠すだけの書類作成にとどまらないようにすべきです。代わりに、患者用の「食べ物のような」ラベルや、病院の権利章典を想像してみてください。法案には、「これが私たちのAI技術の利用方法だ」と公然と明記されるでしょう。良いこと、悪いこと、醜いこと。」

Drohomirecka博士もこれに同意し、患者に対する透明性と、医療規制委員会が規則を制定する方法と理由の両方について透明性が必要であると述べています。新薬が厳しい検査を受けなければならないのと同じように、Drohomirecka博士は、専門家は使用する人工知能の骨格を検証しなければならないと強調しています。

「モデルがどのように構築されたのか、そしてどの母集団でテストされたのかを知る必要があります」と彼女は主張します。このような明確な情報がなければ、医師は使用を求められているツールを信頼するのが難しいと感じるでしょう。

プロアクティブヘルス:目に見えないものを襲う前に捕まえる

ヘルスケアにおけるAIの大きな目標は、壊れたものを修復することから、壊れを完全に防ぐことへと変えることです。カストロ博士が言うように、「AI が糖尿病前患者と特定できるのに、なぜ糖尿病と診断されるまで待つのか？人工知能が遺伝的リスクを何年も前から発見できるのに、なぜ心臓発作を待つのでしょうか？」予防医療は、病気による経済的負担を大幅に軽減し、より少ないリソースでより多くの人々を助けることができるため、世界の医療従事者にとって大きな前進です。

アンナ・ドロホミレッカ博士は鮮明な絵を描きます。「在宅医療モニターからのデータフローの規模を考えてみてください。血圧測定値や心拍数測定値が大量に出てきます。医療スタッフにとって、このような膨大な数のアラートを処理するのは終わりのない仕事です。AI はスマートフィルターのような働きをします。何かがおかしくなっているリスクの高い患者だけを正確に特定します。」私たちのような医師が、最も必要としている人々の命を救う重要なケアに集中できるよう支援します。

AIの予測能力は体内にも及んでいます。CardioMEMS（心臓血管系に埋め込まれた小さなデバイス）のように体内に配置されたデバイスでは、心臓内部の圧力を測定できます。Drohomirecka博士は次のように述べています。「これらの機器に搭載されたAIプログラムにより、明らかな症状が現れる1週間前に、患者の心不全が悪化するかどうかを予測できます。「これにより、医師は投薬を調整し、はるかに早く患者を助けることができます。」

スマートフォンや時計などの一般的なアイテムでさえ、AIによって駆動されると、心房細動（AF）などの状態に対する警告システムになります。AI 搭載アプリは、脳卒中などの合併症を引き起こすまでは見過ごされがちな、心房細動 (AF) をすでに検出しています。心房細動は、発作性（現れたり消えたりする）ため、発見が難しいことで知られています。AI は、こうしたつかの間のエピソードを捉え、被害が発生する前に患者や医療提供者に警告するのに役立ちます。

つまり、AIは「目に見えない」ものを見抜き、人間が簡単に検出できない信号を明らかにし、医師がよりスマートで迅速な意思決定を行えるように支援します。これは、問題を早期に予測し、治療を個別化し、医療をより効果的にするだけでなく、より積極的に行う能力における飛躍的な進歩です。

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信頼の構築

AIが医療の貴重な一部となるためには、AIを信頼する必要があります。

Shen AIのCTOであるPrzemek Jaworskiは、精度はモデルのトレーニングに使用されるデータの質にかかっていると強調しています。「重要なのは量だけではない」と彼は説明する。「重要なのは、代表的で質の高いデータを持つことです。」栄養が人間の健康を形作るのと同じように、データも AI のパフォーマンスを形作ります。

要するに、人間にとって、私たちは食べたものなのです。AIにとってそれはダイジェストするデータです。

「まず、分布が正しいことを確認する必要があります。あらゆる価値観が揃っていること... そして人口統計が包括的で健全であること。バランスの取れたデータセットには、さまざまな民族、さまざまな肌の色、さまざまな照明条件、さまざまな年齢、その他多くの変数など、あらゆる種類の人が含まれます。Jaworskiは、「そうしてはじめて、信頼を築き始めることができる」と強調しました。

Shen AIは、この理念をマルチモーダルセンシングアプローチで実践しています。このテクノロジーは、血流による皮膚の色調の変化を検出するリモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）と、心臓からの血液の排出による微妙な顔の微細な動きを追跡するリモート心電図検査（rBCG）を組み合わせたものです。「2組の目があって、同じものを2つの異なる有益な角度から見ているようなものです。このデュアルメソッドを使うと、測定の質が大幅に向上します」と Jaworski 氏は説明します。このテクノロジーが誰にとっても、どこでも、うまく機能することを確認しましょう。

より広範なAI医療環境には問題があります。AI プログラムの複雑な仕組みが、データドリフトという問題を引き起こすことがあります。カストロ博士は、AI プログラムは、今日では完璧に機能していても、時間が経つにつれて徐々にその仕組みを変え始め、本来の精度から遠ざかる可能性があると警告しています。このように信頼性が静かに低下していることは、医療機関がベンダーに継続的なメンテナンスとチェックを依頼することで対処しなければならない深刻な懸念事項です。

ヘルスケアに AI を導入するという複雑な作業には、強力なリーダーが必要です。カストロ博士は、病院に「最高AI責任者」を置くことを提案しています。彼は、この専門家はAIの使用を導き、データが正しいことを確認し、データドリフトなどの問題に関する重要な質問に答えるために不可欠であると主張しています。それでも、特に予算の制約や大規模な AI システムの運用コストなど、課題は残っています。

教育とシームレスな統合

これからの道のりには、医学生の教育方法を大きく変える必要があります。カストロ博士は、コースにAIを取り入れている学校は限られていると指摘しています。AIは将来の医師にとって基本となるため、これは大きな問題です。医学生の教育システムを全面的に変える必要があります。

それでも、AIを使っても、最終的な決定は医師が行う必要があります。

「あなたは医者でなければならない」とカストロ博士は主張します。奇妙な検査結果に疑問を投げかけるのと同じように、医師はAIの発見をチェックし、その経験を生かして善悪を見分ける必要があります。経験豊富な医師は、「AI のアウトプットを見て、ああ、それは間違っている」と感じることがある。一方、新しい医師は、研究と検証の方法を学ぶ必要がある、と同氏は指摘する。

人を置き換えるのではなく、サポートするAI

ヘルスケアにおけるAIは、人間と機械のどちらかを選択するものではありません。人を入れ替えたり、単により多くのデータを生成したりすることではありません。重要なのは、信頼できるパートナーシップを築くことです。つまり、医師がより的確に、より効果的に対応できるようにし、患者が自分の健康状態をより明確に把握できるようにすることです。

この未来には、開放性、強力な証拠、そして継続的な学習が必要です。しかし、正しく行えば、よりスマートになるだけでなく、より人間味のあるケアを提供できるようになります。

ウェビナーの全文を視聴する 専門家から直接話を聞き、AIが医療をどのように変えているかを探ります。

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