人工知能は医療従事者の燃え尽き症候群を軽減すると期待されている

臨床医は世界で最も困難な仕事の一つです。彼らは、高齢の患者層に対応するために24時間体制で働き、急速に変化する規制環境に対応し、深刻なスタッフ不足の中でデジタル変革を推進するよう努める必要があります。医療関連のコストが引き続き上昇し、規制によりより厳格な文書化および管理プロセスが求められるようになると、医師が医療サービスの提供に費やせる時間はさらに短縮されることが予想されます。

「一連の研究により、仕事への熱意の喪失、冷笑的態度、個人的な充実感の喪失を特徴とする医師の燃え尽き症候群が医療業界の大きな問題になりつつあることが示されている」とミシガン大学医学部の学部長、マーシャル・S・ルンジ氏は述べた。

医師財団が発表した2018年の報告書によると、回答者の78％が時々落ち込むことがあると答えており、この数字は2016年の調査より4％増加した。さらに、医師の自殺率は一般人口の2倍です。

ルンゲ博士は「このせいで毎年300～400人の医師が命を落としていると推定される」と付け加えた。

仕事の燃え尽き症候群の深刻な結果

燃え尽き症候群は、仕事への満足度の低下、職場文化の悪化、医療ミスの増加、患者の体験の悪化につながる可能性があります。さらに、燃え尽き症候群は大きな経済的損失をもたらす可能性もあります。スタンフォード大学医学部は、医師の燃え尽き症候群に関連する離職および異動コストが年間約800万ドルになると推定しています。米国の国家タスクフォースによる最近の調査では、米国における医師の離職コストが170億ドルを超えていることも明らかになった。

この問題に気づき始めた人はますます増えている

医師の燃え尽き症候群の原因は多岐にわたり、外来および入院患者の集中的なローテーション、健康記録やコードベースの保険請求を含む非臨床管理業務、ワークライフバランスの不均衡、医療過誤問題、自律性の喪失、「目的意識」の喪失、患者と医師の関係の悪化などが含まれます。

アメリカ医学大学協会会長のダレル・G・キルヒ博士は、医療従事者にとって多くの現実的な課題を提起する医療における 5 つの「深刻な問題」を特定しました。これらには以下が含まれます:

• 医薬品の人件費と供給コストの増加
• 新たな臨床パートナーシップの多様化
• 議会と行政の規制
• 人口統計の調整と変更
• 償還要件の厳格化

燃え尽き症候群に焦点を当てることで、最終的には医師の健康に関する議論が巻き起こりました。現在、いくつかの病院や大規模な医師グループがようやくこの長い間放置されてきた問題に積極的に反応し始めており、その解決に向けて措置を講じ始めている。臨床医は現在、ウェルネス コンサルタント、ヨガ、マッサージ、コーチングなどのサービスにアクセスできるようになりました。しかし、医師の時間がすでに限られているため、これらの選択肢の重要性は限られているようです。

テクノロジー：原因と解決策の両方？

医師は電子医療記録（EHR）に情報を入力するために多くの時間を費やす必要があり、診断にかかる時間の2倍かかることもあります。実際、EHR 処理は、健康保険、払い戻し、医療および法的責任 (医​​療過誤など) に必要な膨大な量の書類処理と相まって、医師の燃え尽き症候群の主な原因となっています。

しかし、こうした日常的な運用上の課題は、大小を問わず人工知能 (AI) ソリューションによって解決できる大きなチャンスでもあります。 AI が医師の燃え尽き症候群の軽減にどのように役立つかを示す 3 つの例を以下に示します。

1. データ管理と日常業務におけるAIの役割

医師はキーボードを使用せずにデータベースにデータを電子的に入力し、音声コマンドを使用して検査プロセスの結果とグラフを自動的に表示するように要求できます。最近、3Mは医師向けにAIを活用した音声サービスを提供するM*Modalを買収した。サンフランシスコを拠点とする別の企業である Lightning Bolt は、予約スケジュール作成プロセスを簡素化することを約束しており、Cerner は、臨床医にさらに多くのコンテキストを提供するために、コンテキスト認識型 EHR に投資しています。たとえば、医師が病棟で患者を治療しているとき、医師のタブレット コンピューターには、現在のベッドに基づいて患者の EHR 情報が自動的に表示されます。

2. 意思決定支援におけるAIの役割

AMA は、意思決定支援が将来 AI のもう一つの潜在的な開発分野になると考えています。 AI ソリューションを使用すると、医師はより情報に基づいた有意義な意思決定結果に基づいて自信を持って作業することができ、その結果、他の臨床医に重要な意思決定データ ポイントを提供できるようになります。 IBM は、医師が意思決定プロセスを迅速に完了できるように、分析推論機能を備えた次世代の認知アシスタントを構築することを目指した Medical Sieve というプロジェクトを構築しています。

臨床医は規制要件を遵守するという大きなプレッシャーにもさらされています。メディケア保護法（PAMA）では、メディケア加入患者に対してMRIやCTスキャンなどの画像診断サービスを指示する前に、医師が基準を確認することを義務付けています。目的は、不必要な診察回数を減らし、追加の治療にかかるコストを削減することです。医師は患者にレビュー情報を説明し、予約を取る必要がある理由や取る必要がない理由を説明することができます。 EHR のデータ入力プロセスは非常に時間がかかるため、この市場では対応する自動化ツールの導入も試みられています。

クランベリーピークを例に挙げてみましょう。同社は、適用基準の検討において医師の効果的なデジタルアシスタントとして機能するさまざまな AI アルゴリズムを開発し、それによって管理作業の強度をある程度軽減しています。

3. 診断と治療におけるAIの役割

AI ベースのインタラクティブ チャットボットは、患者に挨拶し、応答を分析し、潜在的な健康状態やリスクに関するフィードバックを提供するのに役立ちます。ロンドンに拠点を置くBabylonは、AIチャットボットの開発に数百万ドルを投資し、膨大な知識ベースと推論エンジンを通じて医師レベルのアドバイスを再現しようと試みている。最終的には、人間の医師に連絡する必要があるのはユーザーのわずか15％だけだとベンダーは指摘した。 Sense.ly の「Molly」は、慢性疾患や手術後などの日常的なケア作業で患者を支援できるもう 1 つの AI ベースのロボットです。

夜明けはすぐそこだ

人工知能技術は、医師の燃え尽き症候群の問題を真に解決することは決してできないかもしれないし、人間の基本的な知覚を完全に置き換えることも決してできないかもしれない。しかし、AI テクノロジーが医療分野に深く関与するようになるにつれ、これらの技術的ソリューションによって医師の職務に関連する多くの管理上の負担が軽減され、医師が患者の診断と治療に費やす時間を増やすことができるようになり、最終的には治療の質が向上し、ケアの成果が向上すると私たちは考えています。