AI in Healthcare: From Promise to Practice

ヘルスケア業界は今までにないほどの技術的な約束と、それを実現するためのプレッシャーを抱えている。

技術の革新は驚くほど速い。ジェネレーティブAIは、控訴書の作成、臨床ノートの要約、アンビエントツールの動作、在宅での患者エンゲージメントのサポートを行っている。米国の入院病院の96%以上がEHRシステムを使用している。理想的には、ここは無шовな、インテリジェントなケアの時代であるべきだ。しかし、どこかで、ポテンシャルと実践の間で、勢いが失われている。

レガシーシステム、断片的なガバナンス、労働者の疲労、リソースのギャップの拡大は、進歩を妨げ続けている。さらに、ペイアー、プロバイダー、患者は、それぞれ独自のペースで進んでおり、共通のカデンスを持たないでデジタル機能を構築している。

一方、より良いケアを提供するためのプレッシャーは高まっている。米国の700以上の病院、多くは農村部にある病院が、閉鎖のリスクにある。立法の変更は、さらに700万人以上の人の医療保険のカバーを縮小させる可能性がある。

この時点で、ポイントソリューションではなく、スケーラブルなイノベーションがケアを真正に変革することができる。イノベーションを持続可能にスケールするには、ヘルスケアはそれを実際のワークフローの中に埋め込み、相互運用性に基づき、意図を持って統治し、システム全体で整合性を持たせなければならない。

誰もがイノベーションを進めている。なぜまだ断片的に感じるのか?

問題は、イノベーションが孤立して行われるときに始まる。ヘルスシステムは、GenAIやデジタルツールを実験しているが、共有インフラストラクチャやエンタープライズ全体の整合性がないため、これらのパイロットはほとんどスケールしない。

ガバナンスモデルを確立して、GenAIの使用を責任を持って管理することができるシステムは4分の1だけである。また、大多数は断片化されたデータ環境に苦労している。ケアを簡素化するのではなく、これは臨床医が働くやり方にさらに複雑さを加えることになる。

ヘルスケアでAIをスケールするために必要なこと

進歩するには、リーダーは収束を設計しなければならない。つまり、イノベーションをケアの実際の方法の一部にすることである。チーム全体を接続し、すべての努力がすべての主要な利害関係者にとってより良い成果をもたらすことを保証することである。

これが実際に行われるように見えること：

1. ワークフォースを再設計する、置き換えるのではなく

ヘルスケアにおけるスケーラブルなイノベーションは、ケアチームが実際にどのように働くかを再考することから始まる。2024年、57%のヘルスシステムのエグゼクティブは、ワークフォースの不足をトップの戦略的懸念事項として挙げている。ワークフォースの準備不足も、デジタル変革のトップ3の障害の1つである。これは、導入と人間の準備の間にある広範なギャップを強調している。

前向きに考えるプロバイダーは、さまざまな方法で対応している：

• 彼らはワークフォースの回復力を投資している。 看護師は、臨床的な直感を置き換えるのではなく、それを強化するために、ハイブリッド、テクノロジーを活用した役割を高めるスキルを持っている。
• 彼らは認知負担を軽減するGenAIツールを展開している。 例えば、アンビエントドキュメンテーションは、臨床医がノートの自動化と再入院のリスクをフラグするのを支援する。事前訪問の要約も、ケアの提供を簡素化するために、患者との面会前に患者情報を提示するために不可欠になっている。
• そして、彼らはワークフローの再設計によって時間と容量を取り戻している。 ワークフローの再設計とスマートな委任は、15-30%の時間の節約を提供する可能性があり、約30万人の入院看護師のギャップを埋めるのに十分である。

これらは、より持続可能なケアモデルのエナブラーである。イノベーションは、ケアを提供する人の経験に基づいて成功する必要がある。

2. ヘルスケアでAIのためのチェンジマネジメントフレームワークを構築する

ヘルスケアでAIを活用するためのワンサイズフィッツオールアプローチはない。これは、単なるテクノロジーのロールアウトではないからである。

クラウド移行のように、インフラストラクチャがリードするのではなく、AIはまず仕事、認知が必要なもの、摩擦を生み出すもの、サポートが最も必要な場所を理解することを要求する。エクセレンスセンターは、プロバイダーがこれを正しく行うのを助ける。

これらのセンターは、ガバナンスを正式化し、ワークフローを整合し、デプロイメントにおける安全性、公平性、信頼性を確保する。そうでない場合、イノベーションは表面で停滞し、理論的には役立つが、ケアの実践から切り離されることになる。

ジョンズ・ホプキンスでは、フロントラインチームと共同で設計された予測ベッド管理ダッシュボードが、毎日の意思決定の一部となった。これが統合の見方である。AIをスケールするには、まずケアのリズムにフィットしなければならない。

3. 臨床AIにおける信頼のギャップを埋める

イノベーションは、ヘルスケアエンタープライズ全体で一様に歓迎されていない。AIはヘルスケアのバックオフィスで足場を固めているが、臨床環境ではまだその声を見つけている。請求や控訴書の自動化は、低リスクの領域で急速にスケールしているが、診断、トライアージ、ケアプランニングのような臨床的な意思決定には、より慎重な態度が求められる。これは当然のことである。フロントラインの臨床医は、自分たちが構築していないツールを信頼するよう求められ、人間のコストを伴うミスのリスクがある環境で働いている。

これは、臨床イノベーションが停止することを意味しない。ただし、異なる指針が必要である。

臨床的な実践で真正に違いを生み出すには、AIは臨床医のワークロードを軽減しなければならない。機会は、人口健康リスクの分類、監視、患者履歴の要約、容量管理などのタスクをサポートすることにある。AIが意思決定を補助し、認知的な疲労を軽減し、ケアの提供方法に自然にフィットするとき、信頼が築かれる。

4. ROIをドル以外で再定義する

ヘルスケアでAIをスケールするには、ROIをより広い視点で見る必要がある。ROIをコスト削減と予算削減で定義する場合、真正に重要なものを見逃す可能性がある。成功は、より良い成果と、臨床医と患者とのより強いつながりを示すべきである。

ケアの調整、臨床的な要約、プロバイダーと患者とのエンゲージメントのような、重要な作業の多くは、直接請求できないため、投資収益率はドルだけでは測定できない。時間の回復、信頼の構築、ケアの提供がより思慮深く行われることを考慮に入れなければならない。

前向きに考えるヘルスシステムは、会話を変え始めている。彼らは、自動化されるものだけに成功を測るのではなく、ケアを改善することに焦点を当てている。毎日のタスクを臨床医にとってより簡単にしているか。患者との時間を解放しているか。これらは、毎日明確に答えられるべき質問である。

ヒューマンレッドケアを通じてヘルスケアAIの再想像

ヘルスケアAIの次のフロンティアは、その増強である。システムは、バックエンドの自動化から、患者向けのインテリジェンスへの移行を進めており、AIを活用してケアを予約したり、症状をトライアージしたり、長期的な記録を解釈して意思決定を支援したりしている。正しく設計された場合、これらのツールは信頼を築き、認知的な負担を軽減し、ケアへのアクセスを改善し、患者とのつながりの時間を解放する。

ほぼ60%のヘルスケアCEOが現在、GenAIをトップの投資優先事項としてランク付けしており、79%が長期的な成長について楽観的である。しかし、70%が規制の不確実性をスケールの重要な障害として挙げている。

進歩するには、ボールドなプロバイダー指導が必要である。進歩は、派手な導入や短期的な勝利から来ない。真正にシステムを前進させる作業から来るものである。これには、システム的な無駄を排除し、ペイアーとプロバイダー間で共有データの基盤を構築し、強力なチェンジマネジメントフレームワークを確立し、金融的および非金融的な価値の測定可能な価値に焦点を当てることが含まれる。

AIを、より基礎的、信頼性が高く、透明性があり、ケアの現実に深く根ざしたものに形成し始める時が来た。AIの影響は、静かに、無駄なく、すべてのワークフロー、すべての決定、すべてのやり取りを可能にすることにある。最終的には、技術を、サービスを提供する人々にどれだけ意味のある方法で近づけるかが、真正の進歩である。