デジタルヘルスのイノベーションを妨げる5つの主要な課題

現在、医療業界はこれまで以上に、コストの上昇を抑制し、アクセスを向上させ、人材不足による問題を緩和し、臨床医と患者の成果を向上させるというプレッシャーにさらされています。

さらに、IoT（Internet of Medical Things）やウェアラブルデバイスなどの遠隔患者モニタリングサービスの需要が高まり、先進国ではデジタルヘルスケアインフラが急速に成長しています。

これに他の人口統計学的要因を加えると、高齢者の総数と相対的な割合は世界中で増加しています。例えば、2019年には65歳以上の人口は7億300万人となり、世界の総人口の9％を占めました。 2050年までにこの割合は16%、つまり15億人に達すると予想されています。こうした人口動態の傾向は医療分野に変化をもたらし、老後の治療費と予防費の両方に関連する支出の増加につながっています。

人工知能、デジタルヘルスアプリケーション、仮想ケアプラットフォームなどのテクノロジーは、コスト効率と労働効率の両方に優れたソリューションを提供し、医療業界が直面しているプレッシャーを軽減しようとします。実際、世界のデジタルヘルスモデルは巨大で、2022年には2,110億ドルの価値があり、2023年から2030年にかけて18.6%の成長が見込まれており、拡大を続けています。

ただし、これらのデジタルヘルスソリューションの可能性を最大限に引き出し、現在の医療環境にうまく統合するには、いくつかの課題を克服する必要があります。

1. データのプライバシーとセキュリティ

製薬、病院、診療所、その他の医療環境では、データ保護とセキュリティのニーズと、リアルタイムアラート、予測分析、遠隔医療などのイノベーションの需要とのバランスを取る必要があります。患者の健康記録とデータのデジタル化は数十年前から行われてきましたが、医療環境におけるデジタルソリューションのかつてない加速により、機密性の高い患者情報のプライバシーとセキュリティを確保する必要性が高まっています。

世界のデータ量の約 30% が医療業界で生成されており、その割合は 2025 年までに 36% に増加すると予想されていることを考えると、これは大規模で複雑、そして多くの場合コストのかかる作業です。これに加えて、米国の医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) や欧州連合全体の GDPR など、情報のプライバシーとセキュリティに関する規制に準拠する必要もあります。

プライバシーコンプライアンスに加えて、機密データは侵害や悪意のある攻撃から保護する必要があり、2021 年だけでも 2,260 万人以上の患者がデータ侵害の影響を受けています。

2. 支払いおよび払い戻しモデル

医療技術が数十年遅れているため、患者と医療提供者間のコミュニケーションは複雑になり、サービスは不必要に複雑で扱いにくいものになっています。医療費償還モデルの透明性はますます問われています。従来の取引モデルでは、患者の成果を優先することも、臨床的観点からコスト削減のインセンティブを考慮することもありません。

これにより、患者、臨床医、保険会社のインセンティブが不一致となり、最終的には費用が不透明なまま患者が治療を受けられなくなるという結果になります。

デジタルヘルスソリューションへの関心が高まるにつれ、データとデジタルインフラストラクチャを活用して従来の支払いおよび償還モデルを支え、価値ベースのケアを最前線に押し出すことで会話を加速させる方法が生まれ、デジタルツールによって有用なデータを生成し、価値ベースの契約に役立つ指標を確立できるようになります。より良いデータがあれば、より良いモデルを構築することができ、臨床医がそれを採用する動機になります。

3. 信頼と規制

特定のデジタルヘルスソリューション、特に人工知能や機械学習を実装するものに関しては、医療専門家も患者も、特に重要な意思決定プロセスに関しては、そのテクノロジーを完全に信頼することに躊躇しています。特にChatGPTなどのAIプラットフォームの人気により、世論はAIの能力とポジティブな可能性を徐々に認識し始めていますが、ヘルスケア分野におけるAIベースのソリューションについては依然として懐疑的な人が多くいます。

この課題をさらに複雑にしているのは、AI とそのデジタルヘルスケアへの統合を取り巻く規制環境がこの分野の発展にやや遅れており、さらなるイノベーションを阻害し、国民の信頼を築くのにほとんど役立っていないことです。

国民の懸念を軽減しながら患者の治療結果における安全性と有効性を優先するこうした技術を適切に規制する必要性、および革新を不当に抑制しない規制枠組みを確立する必要性の間には、否定できない摩擦がある。

EU の AI 法や米国 FDA が最近発表した行動計画など、世界中の国々が必要な規制ガイドラインの実施に向けて取り組み始めていますが、必要な規制承認の取得には時間と費用がかかる可能性があるため、AI 主導のソリューションを開発する人々にとっては負担となります。

4. 使いやすさ

AI や機械学習などのデジタルヘルスソリューションは医療業界に多くのメリットをもたらしますが、真に効果を上げるには、医療従事者と患者の両方に肯定的なユーザーエクスペリエンスを提供する必要があります。ほとんどの医療提供者は、複雑なデジタルソリューションを開発、実装し、既存の作業環境に統合するために必要な技術的な専門知識やリソースを持っていません。

関与と採用を増やすには、デジタルヘルスソリューションがユーザーフレンドリーで直感的である必要があり、臨床医やその他の医療専門家がこれらの新しいシステムに適応できるように効果的にトレーニングを受ける必要があります。臨床的関与の欠如とリソースの不足は、有望なデジタルソリューションのより適切な統合を妨げる要因としてよく挙げられる 2 つの領域です。これらは、患者の安全性、データの品質、ガバナンスに重大な影響を及ぼす可能性があるため、対処すべき重要な課題です。

患者の視点から見ると、使いやすさも重要であり、特に健康の公平性を高める上で重要です。医療分野が患者側に堅牢なデジタルソリューションを導入するには、技術リテラシー、インターネットアクセスの不平等、言語依存の問題などの課題に対処する必要があります。公平性に関する懸念は、デジタルヘルスソリューションの中核設計に組み込む必要があります。

5. 相互運用性

ヘルスケアは、診療所や病院から研究所や薬局まで、それぞれ独自のデータ形式とシステムを持つ複数の組織が関与する複雑な分野です。デジタルソリューションをより大規模に機能させるには、複数のシステム間でシームレスに統合し、各システムとスムーズに接続できる必要があります。

相互運用性として知られる、コア臨床システム間でのシームレスな情報交換は、デジタルヘルスソリューションの安全性と効率性を向上させるだけでなく、製品とソリューションを既存のヘルスケアインフラストラクチャに簡単に統合するための鍵となります。これは達成するのが困難な課題であるだけでなく、デジタルヘルスソリューションをさらに革新し開発するには、標準的なヘルスケアデータシステムとモデルを採用することが必要です。

このようなソリューションの開発者は、相互運用性に関連する問題に対処し、医療および規制基準を遵守する必要があります。そうしないと、患者データが使用できなくなったり、大規模なクレンジングが必要になったりするリスクがあります。つまり、相互運用性と、大量の機密臨床データによって生じるセキュリティ上の懸念との間で適切なバランスを見つける必要があるのです。デジタルヘルス分野には、相互運用性と規制の問題に対処する標準を継続的に開発する先駆的なプレーヤーが必要であることは明らかです。