ヘルスケアにおける人工知能の新たなフロンティア

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医療機関が AI の導入を競う中、プロセス中心のアプローチを AI 戦略に組み込むことは必須であり、持続可能な競争上の優位性を獲得する大きな機会となる可能性があります。

OptumIQ が最近実施した主要な医療機関に対する医療 AI に関する年次調査では、今後 5 年間の 1 組織あたりの平均投資額は 3,240 万ドルになることが判明しました。調査対象となった医療業界のリーダー 500 人のうち、91% が AI が投資収益をもたらすと考えています。病院の幹部は今後 4 年以内に投資収益が得られると予想しており、雇用主の 38% と医療保険の幹部の 20% は 3 年以内に投資収益が得られると考えています。回答者の 75% が AI 戦略を積極的に実装しているか、実装を計画しています。

明確に定義された AI 戦略は、現在の IT ミックスに AI を追加する方法を理解するのに役立ちます。 AI は既存のアプリケーションに組み込むことも、ワークフロー内のアプリケーションと統合することもできます。あるいは、あまり知られていないプロセス中心のアプローチでは、AI をワークフローにカプセル化して、次のフロンティアへと導くことができます。

AIを組み込んだアプリケーション

EHR ベンダーは、アプリケーションの低水準の UI/UX によって患者と医療提供者の関係を混乱させていると長い間非難されてきましたが、アプリケーションに AI を追加することで革新に取り組んでいます。音声アシスタントと自然言語処理 (NLP) を使用してドキュメント内のテキストメモを要約することが 2 つの例です。 「私たちは、利用可能な最も興味深い情報と、ユーザーが最も実行したいタスクをピックアップして、それをユーザーの手の届くところに提供できるように、システムをカスタマイズできるようにしたいと考えています。これにより、臨床医は患者と過ごす時間を増やすことができます」と、Epic の分析および機械学習マネージャー、セス・ヘイン氏は述べています。 AI が EMR の UI/UX の問題を解決できるかどうかについてはまだ結論が出ていません。また、これまで AI が EMR の問題を解決できると盲目的に約束されてきた臨床医は、AI がすべての EMR の問題をすぐに解決できるとは信じたくないかもしれません。

ワークフローにAIを統合する

Westchester Central Health Network (WMCHealth) のケーススタディは、既存のワークフローに AI を追加した優れた例です。 WMCHealth は、EHR のリスク モデルとサードパーティ ベンダーの Health Catalyst の予測モデルの両方を使用して、患者の退院の優先順位を決定し、再入院を減らしています。彼らは、Health Catalyst のリスク スコアと EHR データを、ケース マネージャーの作業を整理し、どの患者を関与させる必要があるかを優先順位付けするために使用できる退院チェックリスト付きのダッシュボードに追加しました。 AI を組み込んだ新しいリスク スコアにより、EHR リスク モデルや LACE と比較して、真陽性ケース (8%) がより多く特定され、偽陽性ケース (30%) が削減されました。

医療ワークフローに AI を適用したもう 1 つの例として、Beth Israel Deaconess Medical Center が Amazon SageMaker 上の TensorFlow を使用して術前文書パケットをスキャンし、同意書を識別して対応する電子医療記録に挿入していることがあります。同意が得られない場合、ツールは EHR に通知を送信し、後続のワークフロー アクションをトリガーします。

AI パッケージングワークフロー

さまざまな業界のビジネス プロセス管理 (BPM) 実践者は、作業結果を生成するために完了する一連のタスクとしてワークフローをプログラミングすることに長い間慣れてきました。形式化されたワークフローは複数のシステムや作業者と対話でき、そのパフォーマンスを監視および分析できます。

最近まで、一般的な BPM ツールは扱いにくく、BPM プロジェクトは高価でした。したがって、BPM プロジェクトは主に企業で実装され、通常は注文処理やサプライ チェーン管理などの複雑なバックエンド プロセスのコストを削減するために使用されます。しかし最近では、顧客体験とデジタル変革に BPM を使用することへの関心が高まり、BPM が背景から抜け出すようになりました。偶然にも、顧客体験の向上も AI の主な使用例の 1 つです。この交差点では、BPM ベンダーが自社のプラットフォームに AI サポートを実装するために競争しています。

焦点を顧客（または患者）エクスペリエンスに移すことで、ヘルスケアにおける BPM の関連性が高まります。本質的には、コード化されたワークフローは、ケアチームが現在手動で実行している作業のデジタル版です。これにより、医療機関は医療業務の流れを監視し、悪条件に迅速に対応し、プロセスを継続的に改善できるようになります。これは、オタワ病院の BPM プロジェクトで実証されています。

AI を使用してコード化されたワークフローを操作すると、基本的にその予測モデルにワークフローが組み込まれ、ワークフローとそのタスクを自動化できるだけでなく、ワークフローを変更してプロセスを継続的に改善することもできます。このプロセス中心のアプローチのユニークな点は、AI が私たちのやり方を考え、私たちに代わってそれを実行しようとするにつれて、ワークフローが時間の経過とともによりスマートになることです。

未来への道

しかし、ヘルスケアには、他の業界がプロセス中心のアプローチを採用するきっかけにもなった重要な要素が 1 つ欠けています。それは、ワークフローに通常含まれる API が広く利用できることです。最近のローコード BPM ツールでは、Salesforce.com、Dropbox、Google などのアプリケーションとのドラッグ アンド ドロップ統合によりワークフローのコーディングが大幅に簡素化されていますが、この利便性は医療分野では限られています。しかし、長年にわたり、AllScripts や Athenahealth などの EHR ベンダーは、自社のデータにアクセスするための API を公開してきました。 Redox や Sansoro Health などの企業も、HL7 v2 や FHIR などの標準を活用して独自の API を立ち上げ、複数のシステムを統合する際に生じる複雑さから医療機関や開発者を保護しています。

ワークフローをコード化する作業により、ワークフローのコンテキスト (患者の退院など) 内のフォームや特定の音声アシスタントを通じて医療専門家と対話できる新しいクラスの「ビジネス プロセス アプリケーション」も生まれました。これらのビジネス プロセス アプリケーションはワークフローに対応しているため、ワークフロー、タスク、プロセスの最適化を自動化することで、複数のシステムとシステム間のやり取りを簡素化できます。たとえば、AI 駆動型のコーディング可能なワークフローは、ケア チーム、外部の検査センター、患者の間の連携に素晴らしい効果を発揮し、「検査のために患者を Eastlake に紹介する」という簡単なコマンドで、患者がオフィスに来て検査を受け、妥当な時間枠内で次のステップが計画されるケア プロセスを開始できます。言うまでもなく、EHR では、適切な画面にデータを入力するためにクリックする必要はありません。

競争優位性を獲得するための3つのアプローチ

既存のアプリケーションに AI を追加するまでの間、AI アプリケーションまたはサービスをワークフローに統合すると、現在の IT 環境への混乱を最小限に抑えることができます。しかし、それらはまた、私たちのやり方を改善したり、私たちのために物事を行ったりする AI の能力を大幅に低下させます。

前述の OptumIQ の調査によると、AI 投資の主な分野はビジネス プロセス (管理業務または顧客サービス) の自動化で 43%、詐欺、無駄、乱用の検出が 36% を占めています。さらに、最も期待される 2 つのメリットは、効率性の向上と診断の精度向上です。回答者の 3 分の 1 は、患者の体験を改善し、一人当たりの医療費を削減したいと考えています。ビジネス プロセスの自動化、特に患者エクスペリエンスの向上は、顧客/患者エクスペリエンスに重点を置いたプロセス中心のアプローチを活用する根拠となります。

要約すると、バランスのとれた 3 本柱の戦略により、医療機関は、現在のワークフローや既存のアプリケーションで革新を起こす能力を制限することなく、必要に応じてプロジェクトが中断されるリスクを最小限に抑えることができます。消費者の選択に対する継続的なプレッシャー、利益率の縮小、患者の長期的な健康状態に関するリスクのある想定の時代において、「AI によるワークフローのカプセル化」を可能にする機能と実践によって組織を向上させることは、持続可能な競争上の優位性を獲得する大きな機会となるでしょう。