AIの懐疑主義に対処する：セキュアなコミュニケーションの障害を克服する

ヘルスケアのリーダーたちは、競合他社や他の業界との競争に伍するため、また、効率性を高め、患者経験を改善するために、AIを採用したいと考えている。しかし、77%のヘルスケアリーダーだけが、実際にビジネスに利益をもたらすためにAIを信頼している。

AIチャットボットは、ルーティンワークの処理、データ処理、情報の要約に優れているが、厳しく規制されたヘルスケア業界は、チャットボットに与えられたデータの信頼性と正確性を心配している。適切な使用と従業員のトレーニングが行われていない場合、データ漏洩はさらに重大な脅威となる。

それでも、95%のヘルスケアリーダーは、2025年にAIの予算を30%まで増やす予定で、大規模言語モデル（LLM）が最も信頼できるツールとして登場している。LLMが成熟するにつれ、53%のヘルスケアリーダーはすでにチームがそれらに適応するのを支援するための正式なポリシーを実施しており、さらに39%が近くポリシーを実施する予定である。

AIでコミュニケーションサービスをストリームライン化したいヘルスケアプロバイダーがまだ心配している場合、以下は最も一般的な障害を克服するための推奨事項である。

1. 信頼できる医療情報源でAIをトレーニングする

ヘルスケアリーダーは、チャットボットプロバイダーが信頼できる情報源でAIをトレーニングし、定期的に更新することを保証する必要がある。

電子ヘルスレコード（EHR）によって捕捉された豊富で構造化されたデータは、AIアルゴリズムのトレーニングの基礎となるデジタルヘルスデータの広大なリポジトリを提供する。高度なLLMは、医療研究、技術分析、文献レビュー、批判的評価を理解できる。しかし、これらのツールをすべてのデータで一度にトレーニングするのではなく、新しい証拠は、AIのパフォーマンスを最大化しながらトレーニングコストを低く保つために、より小さな交差点に焦点を当てることを示している。

2. HIPAA準拠のデータ処理を確保する

健康保険携帯性及び責任法（HIPAA）は、機密性の高い患者ヘルス情報（PHI）の保護に関する基準を概説している。ヘルスケアリーダーは、サードパーティベンダーが以下の条件を満たすことを保証する必要がある。

• チャットボットの目的を達成するために必要な最小限のPHIを収集する。
• 強力なパスワードと認証ポリシーを持つ承認された人員のみにPHIへのアクセスを許可する。
• PHIを保護するために、強力な暗号化技術を使用する。
• 必要なデータをHIPAA準拠のサーバーに保存し、強力なアクセス制御を実施する。
• HIPAAに準拠するために、ビジネス関連契約（BAAs）に署名する。
• セキュリティインシデントへの対応計画を求める。

ヘルスケアリーダーは、AIを使用してアクセスレポートを定期的に確認し、管理者に異常な活動が発生した場合にアラートを送信することもできる。
さらに、患者から明確な同意を得る前に、患者データを収集して使用することはできない。同意を求める際には、患者データの使用方法と保護方法を伝える必要がある。

3. ワークフローを改善するための適切に設計されたインターフェース

EHRを導入する際の最大の障害の一つは、使いやすさであった。医師は、複雑なワークフローに慣れるにつれて、事務作業に費やす時間に不満を感じ、専門家としての焼き尽き症候群のリスクが高まり、患者治療に影響を及ぼす可能性のあるミスを犯す可能性が高かった。

サードパーティベンダーと協力する際には、デモと第二の意見を求める前に、AIプラットフォームまたはソフトウェアソリューションを選択する必要がある。現在のプログラムに合わせてカスタマイズできる製品を提供するかどうかを尋ねることを忘れないでください。
ユーザーセントリックな設計と標準化されたデータ形式とプロトコルは、ヘルスケアテクノロジーとAIプラットフォーム間の情報交換を容易にし、AIアルゴリズムを臨床ケアに有意義に統合することを可能にする。これらの標準を実施することで、これらのツールはより良く機能し、相互運用性を促進し、より大規模で多様なデータセットへのアクセスを可能にする。

4. 適切な使用と従業員のトレーニング

2024年の研究によると、人間の医師とAIによって提供される医療アドバイスは、実際にはより包括的だが、人間の医師だけによって提供されるアドバイスよりも共感が欠けていることがわかった。ギャップを埋めるために、ヘルスケアリーダーはAIの能力と限界を理解し、適切な人間の監督と介入を保証する必要がある。

ヘルスケアリーダーは、ウェブサイトや患者アプリにチャットボットを埋め込むことで、ユーザーが即座に医療情報にアクセスできるようにし、自己診断と健康教育を支援できる。これらのツールは、患者に処方箋を再充填するためのタイムリーなリマインダーを送信し、患者が治療計画に従うのを支援できる。また、患者を状態の重症度に基づいて分類し、ヘルスケアプロバイダーがケースを優先し、リソースを効率的に割り当てるのを支援できる。

しかし、これらのツールはまだ「幻覚」を見せる可能性があり、複雑なタスクには人間のバリデーターが関与することが重要である。サードパーティの専門家と協力して、AIコミュニケーションツールとワークフローのビジョンを定義し、目的のワークフローを作成する。使用例に合意した後、コットラーの8ステップの変更プロセスなどの運用的および文化的変更管理プロセスは、従業員のオンボーディングに役立つロードマップを提供し、最終的に患者結果を向上させる。

5. チャットボットにミスをキャッチさせる

どのビジネスリーダーもミスを犯したくないが、ヘルスケア業界は、高いリスクの環境であり、ささいな見落としでも深刻な結果をもたらす可能性がある。しかし、最も優れた臨床医でも医療ミスには免れない。AIは、ミスをキャッチし、ギャップを埋めることで、患者ケアを改善するための強力なツールとなる。

2023年の調査では、GPT-4を使用して患者と臨床医の会話を転写し、要約し、後にチャットボットを使用して会話をエラーでレビューした。検証中に、チャットボットは患者さんのBMIにミスを発見した。また、チャットボットは、患者さんのノートに血液検査が注文されたことや、注文された理由が記載されていないことも認識した。

この例は、AIが医師が「幻覚」、「省略」、「エラー」を扱うのを支援するための補助として使用できることを示している。

ヘルスケアAIは、医師や看護師を支援し、ワークフローを簡素化し、患者がケアにアクセスするのを容易にし、見落としを最小限に抑えるために存在する。人間のヘルスケアプロバイダーが持つ共感、直感、現実世界の経験を完全に代替できないが、これらのツールは優れた分析と時間節約のメリットを提供する。ヘルスケアリーダーがHIPAA規制への慎重な遵守、患者との透明なコミュニケーション、適切な従業員トレーニングを保証する時間を取ると、安全に自信を持ってこれらのツールを実装できる。