AIを活用した仮想トリアージとユーザーを適切なレベルのケアに導く

AIを活用したバーチャルトリアージは、患者を適切なレベルのケアに導き、治療成績の向上、コストの削減、リソースの最適化を実現します。

よりスマートなケアガイダンスにおけるAIの役割

私たちの多くは、厄介な健康症状に気づいた後、待って受診すべきか、それともすぐに医療を受けるべきか疑問に思い、不安な瞬間を経験しています。あなたは家にいますか、かかりつけ医に予約をしますか、それとも直接ERに行きますか？これはよくあるジレンマで、トリアージを使って対処しています。

トリアージでは、症状の重症度と緊急度に基づいて患者を評価および分類します。トリアージでは、できるだけ早く医師の診察が必要か、それとも医師の診察を待ってもよいかがわかります。

しかし、すべてのトリアージが適切なトリアージであるとは限りません。リソースの遅延や誤った割り当てを防ぎ、成果を向上させるためには、正確なトリアージが不可欠です。そして、AIは、トリアージと成果を全面的に改善する可能性を秘めた新たなソリューションとなっています。

AI バーチャルトリアージとはどういう意味ですか?

臨床現場では、トリアージとは症状に基づいて患者を分類することを指します。これにより、医療提供者はどの患者を最初に診察すべきか、どのような種類のケアが必要かを優先順位付けできます。患者は、怪我や病気の重症度に応じて、さまざまなタイプのケアにトリアージされます。

たとえば、鼻づまりや咳などの風邪の症状が患者に現れた場合、医療提供者は個人に自宅で自己治療するようにアドバイスする可能性があります。一方、患者が息切れなどのより深刻な症状を呈している場合は、救急科への訪問を患者に勧めることがあります。これらはまったく異なる2つのシナリオであるため、臨床医は患者のトリアージ方法も異なります。

従来のトリアージではプロバイダーの評価と割り当てが必要ですが、AIトリアージはこれを独立して行うことができます。AI トリアージでは、患者の現在の健康状態について問い合わせる自己申告による患者調査を通じて、患者の症状を取り込みます。次に、これらの症状を健康指標、人口統計データ、リスク要因、医学知識データベースとともに分析します。これらの情報を基に AI のトリアージは、患者を分類する意思決定ツリーに従ってトリアージの推奨値を生成します。

正確なトリアージの価値

救急科（ED）で長時間待たされたことがあれば、正確なトリアージの重要性を理解できるでしょう。EDは酷使されすぎていることで有名です。つまり、多くの患者さんが必ずしも重篤ではなく、緊急の治療を必要とするような症状を呈するということです。このようなケースは、緊急治療やプライマリケアの受診に適していると考えられます。しかし、EDの過剰使用により、病院は患者で過負荷になり、待ち時間も長くなります。その逆も起こり得ます。つまり、「トリアージ中」、つまり、必要なときに救急医療を受けない人がいます。そのため、健康状態が悪くなる可能性があります。

正確なトリアージは、待ち時間を最小限に抑えるだけでなく、プロバイダーの時間も節約します。患者を正しくトリアージすれば、救急医療提供者は重篤な症例により多くの時間と労力を費やすことができ、プライマリケアや緊急医療提供者は急性疾患により多くの時間を割くことができます。そうすることで、より効率的で生産的な医療制度が可能になります。

一般に、正確なトリアージは、患者と医療システムの両方にかかるコストを最小限に抑え、患者の満足度を高め、健康状態を改善する可能性があります。特に AI バーチャルトリアージでは、より正確なトリアージによって患者ケアをさらに最適化できます。患者がより迅速でより適切なケアガイダンスを受けることができれば、デジタルケア経路と医療システムの両方に対する信頼が高まります。

AI がトリアージを強化する方法

正確なトリアージの利点がわかったところで、AIがどのようにトリアージの取り組みをさらに強化できるかについて、具体的に説明しましょう。

高度な AI。従来の治療アルゴリズムはかなり厳格で、ルールベースのロジックに従っています。ただし、AI は機械学習を利用してデータをより動的に分析するため、より正確で個別の推奨が可能になります。
トレーニング。AIは、電子医療記録、診断結果、結果などを含む大規模な臨床データに基づいてトレーニングできます。したがって、AIが取得するデータセットは、医療提供者の個々の臨床経験よりもはるかに大きい可能性があります。
客観的データ。AI トリアージは客観的なデータを収集して評価できます。たとえば、シェンAIは心拍数や血圧などのバイタルサインを測定するので、患者から報告された症状以外にも、人の健康に関する貴重な情報を得ることができます。
症状だけでは不十分。症状は主観的であると同時にヘルスリテラシーにも依存するため、患者から報告される症状は個人によって大きく異なります。したがって、AIを使って他の健康指標を収集することで、患者の評価とトリアージを強化することができます。

こうした利点があるため、AI ヘルスモニタリングはトリアージを強化する機会となります。たとえば、あるユーザーが胸の圧迫感を感じていると報告したとします。AI ヘルスモニタリングでは、重篤な状態の可能性を示す、心拍数や血圧の上昇を検出する場合もあります。その後、人工知能による仮想トリアージが、ER訪問の推奨情報を提供できます。

ユーザーを適切なレベルのケアに導く

正確なトリアージとは、何が問題なのかを突き止めるだけでなく、適切なレベルのケアを適切なタイミングで推奨することです。条件や症状が異なれば、必要な推奨事項も異なり、その範囲は広範囲に及びます。自宅で自己治療できる人もいれば、遠隔診察、プライマリケアの予約、緊急医療の訪問、またはEDの訪問を必要とする人もいます。

このため、精度が重要です。トリアージを過剰に行うと、ED の過剰使用、リソースへの負担、コストの増加につながる可能性があります。トリアージが不十分だと、診断漏れや健康状態の悪化につながるおそれがあります。したがって、健康状態を改善し、全体的なアウトカムを最適化するには、包括的かつ正確な評価とトリアージが不可欠です。

AI 仮想トリアージには、次のようなさまざまな用途があります。

健康保険会社。保険会社はAIを活用したトリアージを活用して、患者を質が高く費用対効果の高いケアに導くことができます。
遠隔医療プラットフォーム。遠隔医療提供者は、AIベースのトリアージを活用して、臨床医の時間を最大限に活用しながら誤用を最小限に抑えることができます。
リモート監視プログラム。慢性疾患向けのプログラムでは、AI モニタリングとトリアージを利用して、健康指標を継続的に追跡し、アラートを送信し、適切な次のステップを推奨することができます。