生成AI技術：医師の燃え尽き症候群を軽減する新たな希望

若い医師の慢性的な不足により、2034年までに米国全土で124,000件もの求人が発生すると推定されています。医師たちの燃え尽き症候群もこの課題を非常に悪化させ、多くの医師が途中で退職することを選んでいます。医療分野における燃え尽き症候群の一般的な原因の 1 つは、電子医療記録に関連して臨床医が処理しなければならない大量の書類作業です。

大手テクノロジー企業は、臨床医が燃え尽き症候群を克服できるよう、生成 AI テクノロジーを活用しようとしている。しかし、ヘルスケア業界の CIO の間では生成 AI の可能性に対する強い楽観主義と自信があるにもかかわらず、リソースが投資される実際のペースは予想よりもはるかに遅いのです。

臨床投資の不足

臨床医は、生成 AI を臨床上の意思決定にまだ本格的に取り入れていません。ほとんどのユースケースやニュース記事は、単にテクノロジー大手によるタスク管理の自動化の試みを反映しているだけです。

アメリカ医師会は、医療分野における生成AIの長所と短所を整理するための原則と勧告を策定する予定です。医師会は勧告を行うだけでなく、連邦政府機関やその他の関連団体と協力し、AI によって生成された誤った、あるいは誤解を招くような医療アドバイスから患者を保護するつもりだ。さらに、米国医師会は、AI テクノロジーの潜在的な利点とリスクについて患者を教育するよう医師に奨励しており、今後も奨励し続ける予定です。

アメリカ医師会会長のジェシー・エーレンフェルド氏は、生成AIを臨床上の意思決定に適用することに熱心ではない。同氏の見解では、「これらのアルゴリズムは、典型的なケースや非常に特殊な臨床問題を解決するのに非常に優れています。しかし、患者は生身の人間であり、標準化された宿題ではありません。患者には思考や感情があり、複雑な医学的、社会的、精神的背景があります。率直に言って、患者の実際の状況が教科書の内容と一致することはめったにありません。」

エーレンフェルド博士は、生成 AI テクノロジーの主な意義は管理タスクの削減にあると考えています。実際、この機能だけでも、AI を医療分野における重要な資産にするには十分です。

プライバシーとセキュリティのリスク

生成 AI は、プライバシーの問題、セキュリティ、知的財産の保護、AI の開発と使用を取り巻く法的規則の変化に注意して使用する必要があります。コメディアンや作家がOpenAI、Meta、その他のテクノロジー企業を著作権侵害で訴える訴訟が数件起こされている。将来、医療データへのアクセスにおいても同様の困難に直面することになるのではないかと懸念しています。

タヒチ森林病院の最高情報・イノベーション責任者であるジェイク・ドースト氏も、生成AI技術に楽観的です。同氏は、「生成AIは、さまざまな方法で医療分野に革命を起こすと期待されています。医療画像分析、新薬の発見、個別治療計画、研究用の合成データの生成に役立ちます。もちろん、患者の機密情報は保護する必要があるため、データのプライバシーとセキュリティの問題は重要です」と述べています。

テクノロジーの巨人たちは、AI の可能性を自主的に模索する初期段階にありますが、医療の意思決定者は、AI が成熟したときに大きな進歩を受け入れる準備ができていることを確認するために、早い段階で検討する必要があります。

将来に向けて

ヘルスケア業界の CIO が生成 AI について慎重ながらも楽観的な見方をしているにもかかわらず、テクノロジー大手が AI イノベーションに関する一連の最近の発表を行っていることは注目に値します。したがって、課題や複雑さは依然として残っていますが、これらの大きな進歩は、AI テクノロジーが急速に進歩していることを示しています。

アマゾン ウェブ サービス (AWS)

AWS は、ヘルスケア ソフトウェア プロバイダーが臨床アプリケーションを開発するのに役立つ新しい HIPAA 準拠サービスである HealthScribe を発表しました。これらのアプリケーションは、音声認識と生成 AI を使用して臨床文書を出力できるため、臨床医は貴重な時間を節約できます。

HealthScribe は Amazon Bedrock をベースとしており、現在は一般診療と整形外科の 2 つの主要カテゴリのみをサポートしています。医療コーディングおよび転写会社である 3M と ScribeEMR は HealthScribe の早期導入者となり、AWS の指導の下ですでにこのサービスを利用しています。

マイクロソフト

Microsoft は Nuance の買収により、会話型 AI を使用した臨床文書の生成において早い段階からリードしてきました。 2022 年 4 月、Microsoft と EHR テクノロジー プロバイダーの Epic は、Azure OpenAI サービスを共同で構築するためのパートナーシップを発表しました。最近、仮想ヘルスケアプロバイダーの Teledoc は、オンライン検査中に臨床文書を自動的に作成するための OpenAI サービスを統合するために Microsoft と協力する意向を発表しました。

グーグル

Google は Med-PaLM 2 言語モデルの開発を積極的に進めています。このモデルは、トレーニング中に大量の医師免許試験資料が公開されるため、一般的なアルゴリズムを使用して強力なヘルスケア処理機能を実現できると期待されています。現在、Google のパートナーには、メイヨー クリニックなどの医療機関や CareCloud などの医療技術プロバイダーが含まれています。

現在のニュース報道の多くは、燃え尽き症候群の万能薬やタスク管理の自動化としての会話型 AI に焦点を当てています。しかし、多くの友人が同じ疑問を抱いていると思います。これは有望な未来なのか、それとも単なる幻想なのか？

米国を拠点とする医療用音声アシスタント開発企業 Suki の CEO 兼創業者 Punit Soni 氏は、次のように述べています。「現在、ジェネレーティブ AI はハイプ サイクルを経ており、幅広い注目を集めています。このハイプはおそらく 6 か月以内に収まると予想されます。ジェネレーティブ AI には独自の価値がありますが、これらのソリューションが現実的であるかどうかを真に理解するのはその時でしょう。さらに、このソリューション セットは、EHR の相互運用性、安全でプライベートなインフラストラクチャ、直感的で柔軟なユーザー エクスペリエンスなど、より基本的な要素で補完および強化する必要があります。この方法でのみ、ユーザーは最先端のテクノロジの発展に遅れずについていく革新的な思考を迅速に確立し、最も効果的な方法でタスクを簡単に完了できます。上記の点が達成されなければ、このようなソリューションの影響は特定のニッチなユース ケースに限定される可能性があります。」

AI が医療従事者に取って代わるには時間がかかるかもしれませんが、管理や事務の負担を軽減する現在の AI の成果は、間違いなく正しい方向への確かな一歩です。