スマート病院: 将来の医療技術のガイドラインとトレンド

スマート病院とは何ですか?

最も伝統的な病院でさえ、人、プロセス、資産の広大なネットワークを持つ複雑な組織です。このような組織をより「スマート」にするために、これら 3 つの要素を改善し、バランスをとることは、その複雑さとリスクを考えると、困難な作業のように思えるかもしれません。結局のところ、ほとんどの組織や企業における失敗は、金銭や雇用の損失につながるだけですが、病院における非効率性は生死に関わる問題です。

幸いなことに、テクノロジーが私たちを助け、臨床ワークフローと患者ケアのあらゆる側面を強化する幅広いツールを提供してくれます。スマート病院は、人工知能、プロセス自動化、仮想現実、データ分析、モノのインターネット (IoT)、医療業界のデジタル変革を推進する関連するすべてのハイテクソリューションなど、こうしたツールを総合的に具体化したものです。

この時点で、この業界は病院管理システムや医療機器ソフトウェア開発への投資に馴染みがあると言うかもしれません。確かにその通りです。実際、デロイトが「デジタルトランスフォーメーション2020：欧州のヘルスケアの未来を形作る」という調査で報告しているように、ヘルスケアにおける管理および運用目的でのデジタル技術の導入はすでに着実に増加しており、COVID-19パンデミックによってさらに加速しています。

しかし、スマート病院の真のイノベーションは、上記のソリューションを一貫性のある共同技術エコシステムに統合することにあります。そのためには、医療機関が独自の設計基盤に従ってこれらの施設を構成する必要があります。

• スマートヘルスケアコーディネーション:病院は単なる技術資産の集合体ではなく、テクノロジー、プロセス、専門家を組み合わせた複雑なシステムです。ヘルスケアをデジタル化することは難しくありませんが、それをスマートな分野に変えるには、臨床機能、そのような機能を実行するスタッフ、およびそれらを効率化するために導入されるテクノロジーの包括的な調整が必要です。この目的を達成するために、スマート病院は卓越センターに依存して、この変革を監督し、従業員のトレーニングを通じてデジタル リテラシーを促進し、医療 BPM を通じて医療プロセスを最適化し、部門間で知識を共有することで新しい医療プロジェクトを確立します。
• 患者中心の医療:賢明な病院は、患者の身体的および精神的健康に重点を置いた医療アプローチを採用しています。これは、患者の体験を向上させ、回復を早めることに積極的に役立つ物理的およびデジタル空間（いわゆる治癒環境）を構成することによって実現できます。セルフサービスの予約や 24 時間 365 日の臨床記録へのアクセスを可能にするモバイル アプリ、AI 駆動のスマート トリアージ ソリューション、または自宅で快適に患者を継続的に監視するための健康ウェアラブルやその他の遠隔医療ツールなどを検討してください。
• データ駆動型ヘルスケア:スマート病院のもう 1 つの重要な特徴は、医師の経験と直感に、より効果的なリスクの特定と診断のための信頼性の高いデータ分析ソリューションが加わることです。これには、電子医療記録やウェアラブルデバイスから患者データを収集し、機械学習ベースの分析システムを使用して処理し、患者の状態をより深く理解することが必要です。同様のロジックが医療機器にも当てはまり、適切なセンサーで監視することで、故障の兆候を検出し、適切なメンテナンス アクションを設定できます。
• ヘルスケアの分散化:スマート病院は、相互に連携し、同じデジタル エコシステム内の他の施設と継続的に情報を交換する柔軟なハブおよびデータ アグリゲータです。これらには、専門知識を提供するテクノロジー企業や、臨床データやそれぞれの作業負荷を共有する研究所やクリニックなどの他の医療関係者が含まれます。サービスの外部化とコラボレーションは、EHR、バーチャルケア、IoT 駆動型ヘルスウェアラブルなどのテクノロジーを通じて実現できます。
• ワークフローの自動化:スマート病院が運用および管理上の負担を軽減できるもう 1 つの方法は、物理的な自動化 (ロボットの使用) またはデジタルの自動化 (RPA ボットとデジタル アシスタントの使用) です。ロボット工学と RPA を使用して臨床プロセスを合理化し、医療資産管理に RFID 技術を採用することで、精度と効率が大幅に向上し、医師は患者の健康にさらに集中できるようになりました。

スマート病院：メリットと課題

全体として、スマート病院の構築は、組織と技術の両面で多大な努力を意味します。それは価値があるでしょうか?まあ、この病院モデルによって保証される無形のメリット（患者の健康など）を評価するのは難しいかもしれませんが、実用的な観点からは、マッキンゼーの評価によれば、包括的なヘルスケアのデジタル化により、国のヘルスケア予算の10％以上を簡単に節約できると言えます。

したがって、そのような機会を探求することは間違いなく価値があり、統計によると、多くの投資家が同意しているようです。たとえば、ジュニパーリサーチの報告によると、スマート病院市場は2021年に290億ドルの価値があり、2026年までに590億ドルに成長する可能性があり、米国と中国がそのトレンドをリードしています。

この調査では、既存のデジタル インフラストラクチャとツール (EHR を含む) の不足、デバイスとプラットフォーム間の相互運用性の低さ、および関連する投資要件が、スマート ホスピタル導入の主な障壁であるとも指摘されています。

スマート病院ガイド

先ほど投資についてお話ししたので、従来の医療機関からスマート病院に移行する際に医療機関が投資する必要がある主要なテクノロジーと、実際の導入例をいくつか見てみましょう。

1. スマートヘルスケアのための人工知能

まず、デロイトによればヘルスケアにおいて最も変革をもたらす技術である人工知能から概要を説明します。

これは驚くことではありません。AI は、幅広い分野や関連分野を網羅し、直接影響を与える無限の分野だからです。したがって、多くの用途があり、広範囲にわたる影響があります。以下は、スマート病院シナリオにおける主な内容の一部です。

• コンピューター ビジョン:機械学習ベースのパターン認識および異常検出と組み合わせることで、AI 駆動型コンピューター ビジョンは、放射線画像やその他の臨床ソースから潜在的な健康上の合併症の兆候を簡単に識別し、医師の専門的な分析を支援してより正確な診断を下すことができます。この点に関して、ケンブリッジ大学病院はマイクロソフトのInnerEyeチームと協力し、腫瘍を自動的に追跡し、放射線治療計画を簡素化できるコンピュータービジョンシステムを開発しました。
• 自然言語処理:自然言語処理 (NLP) は、スマート病院のさまざまなユースケースに導入する価値のある AI のもう 1 つのサブフィールドです。これは、医療文書をデジタル形式に変換して臨床データベースに保存するためによく使用され、NER (名前付きエンティティ認識) を通じて書かれたテキスト内の特定の概念を識別し、そのようなコンテンツを分類して簡単にカタログ化することもできます。たとえば、オーストラリアの eHealth 研究センターは、病理レポート内のフリーテキスト医療データをデジタル化し、がんの発生傾向をより適切に監視するための NLP ツールを作成しました。
• チャットボット:チャットボットは NLP と機械学習を活用して人間のコミュニケーションを模倣し、臨床スタッフや患者と対話することができます。チャットボットと仮想アシスタントは、スマートな病院スタッフが複数のタスクを実行できるようにサポートしたり（シアトルの Providence St. Joseph Health では、コールセンターのディスパッチを効率化するためにチャットボットと仮想アシスタントを使用しています）、必要な患者に中断のないケアを提供したり（英国の NHS が慢性疾患の患者を監視および支援するために導入した仮想看護師 Molly など）することができます。
• ロボット:物理的なロボットは、チャットボットの現実世界における対応物です。ロボットは必ずしも AI を搭載しているわけではありませんが (人間が操作する遠隔手術機器など)、NLP やコンピューター ビジョンなどの AI 関連の認知技術により、ロボットのインタラクティブ機能が大幅に拡張されます。今日、スマート病院は、AI 駆動型ロボット外科医に頼って無補助手術を実施したり、ロボットアシスタントに頼って検査サンプルの配送や室内清掃などの日常的な作業を行ったりすることができます。たとえば、ダラスのテキサス・ヘルス・プレスビテリアン病院に配備されている、疲れ知らずで表現力豊かなアシスタント、Moxi を見てみましょう。

2. RPAを使用して事務作業を削減する

RPA (ロボティック プロセス オートメーション) ボットは、上記のボットほどおしゃべりではないかもしれません。しかし、ロボットは、ソフトウェア アプリケーションと人間のやりとりを再現するように（または人工知能のサポートにより自ら学習するように）プログラムできるため、スマート ホスピタルの環境では依然として非常に有用であることが証明されており、時間のかかるさまざまな事務作業を臨床スタッフに代わったり支援したりすることができます。これには、患者の予約スケジュール、医療記録の更新、セルフサービストリアージ、請求管理などが含まれる場合があります。

インド北部のマックスヘルスケアは、14の病院にこの技術を導入し、請求処理とデータ調整を迅速化し、処理時間を50%短縮しました。同社の RPA ソリューションは、電子メールや PDF ファイルからデータを収集し、それを CSV 形式に変換してデータベースに入力することができます。

3. データ分析は医師のスーパーパワー

認知技術の進歩における機械学習の役割に​​ついて言及し、医療機器が（ほぼ）人間のように見たり、聞いたり、話したりできるようになることを説明しました。しかし、この強力な AI 分野はヘルスケア分析においても大きな可能性を秘めています。

スマート病院は、機械学習アルゴリズム、特にそのパターン認識機能と異常検出機能を活用して、患者の健康状態と医療機器の動作を継続的に監視し、リスク要因を特定し、完全にパーソナライズされた治療法やターゲットを絞った介入を開発します。このようなアルゴリズムを動かす医療データセットは、病院のデータベースに以前保存されていた電子医療記録、臨床検査、PGHD（患者生成の健康データ）、健康ウェアラブルなど、複数のソースから取得できます。

臨床現場におけるデータ分析の一例として、ニューヨークのサラトガ病院が挙げられます。同病院では、患者のバイタルサインを監視し、容態が悪化している患者を特定するために予測分析ソリューションを導入しました。このシステムは2015年に導入されて以来、集中治療室に入院する患者の数を63パーセント削減した。

4. 医療IoT

前述のように、スマート病院の 2 つの基礎となるのが、医療に対するデータ中心のアプローチと臨床ワークフローの「スパース」な性質であることを考えると、IoT のようなテクノロジーの重要性は驚くべきことではありません。データ分析システムは医療データを処理する頭脳であり、IoT デバイスは現場でデータを収集する大きな手となります (多くの場合、データの保存と共有のためにクラウド コンピューティングと組み合わせて使用​​されます)。

センサー、ビデオツール、さらにはモバイルヘルスアプリを搭載したヘルスウェアラブルは、臨床データや患者のフィードバックを簡単に収集できるため、スマート病院は施設の内外で24時間体制の患者モニタリングと相談（いわゆる遠隔医療）を提供できます。この点に関して、ボルチモアのジョンズ・ホプキンス・ホスピタル・アット・ホームは、院内感染のリスクがある高齢患者向けに特別に設計された高度な遠隔医療プログラムを開発し、標準的な病院治療に比べてより良い臨床結果と最大 30% のコスト削減を実現しています。

さらに、IoT ベースの遠隔医療は心理的サポートにも活用できます。 iTransitionチームが構築した遠隔患者モニタリングキットにより、専門の看護師は高解像度のスマートフォンカメラを介して地方に住む性的暴行の被害者とコミュニケーションを取り、法医学的検査を実施することができる。

患者指向の IoT からデバイス指向の IoT まで、このテクノロジーは、アムステルダムの OLVG 病院などのいくつかのスマート施設にも実装されており、リアルタイム ロケーション システム (RTLS) を通じて資産管理を簡素化しています。これらのソリューションにより、臨床スタッフは医療資産に位置識別タグを取り付けて無線周波数識別によって医療機器を追跡できるようになり、機器の検索に費やす時間を大幅に短縮できます。

5. 現実の課題を解決するための仮想ツール

スマート病院のテクノロジーの最後のトレンドは、おそらく最も鮮明な拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR) です。医師の観点から見ると、AR と VR は、高度にインタラクティブなケースベースのシミュレーションを通じて医療トレーニングを強化するための優れたツールになり得ます。言うまでもなく、手術室での AR ガイド付き手術では、スマート グラスが患者の体に 2D または 3D 画像を重ね合わせることで、さまざまなモニターに焦点を合わせなくても患者の解剖学的構造に焦点を合わせることができるようになります。

一方、患者側では、AR と VR は、リハビリ中に没入型の仮想シナリオで運動するための効果的なトレーニング ソリューションとなります。さらに、ロサンゼルスのシーダーズ・サイナイ医療センターで2019年に実施された研究によると、これらは慢性的な痛みを和らげる素晴らしい気晴らしになることが示されています。

要約する

私たちは、何にでも「スマート」という言葉を付けるだけで便利でトレンディに聞こえる世界に住んでいますが、スマートな病院は間違いなくその称号に値します。この革新的なモデルは、近代化によってもたらされたあらゆるテクノロジーを活用することで、柔軟でデータ主導のヘルスケア サービスの提供、臨床ワークフローの簡素化、医療スタッフの作業負荷の軽減、患者体験の向上を実現します。

しかし、スマート病院は単なる一連の新しいテクノロジーではありません。ヘルスケアを根本から再考するには、一部の臨床機能の完全な再設計、適切なスキル向上の取り組み、およびデータと専門知識を共有するための他の機関との強力なパートナーシップが必要になる可能性があります。つまり、人、臨床プロセス、ツールという 3 つの側面を調整するために、これらすべてのベスト プラクティスを賢明に採用すれば、スマートな病院は真にスマートになることができます。 （翻訳者：iothome）