Madhu Reddiboina, 創設者兼CEO、RediMinds Madhu Reddiboina 創設者兼CEO、RediMinds

連邦プログラムの可能な終焉はヘルスケアにおけるAIの拒否ではない

AIのおかげで、アメリカのヘルスケアは分岐点に立っています。一方では、ヘルスケア機関はケアの提供方法を変革しようとしています。投資家は、AIが市場を覆い、巨大な利益をもたらす可能性があることを認識しています。私の業界であるヘルスケア管理では、これは自動化された書類作成の形をとります。他の業界では、放射線科のように、LLMは医療条件を識別し、診断しています。ヘルスケアのAIに大量の資金が注入されています。昨年だけでも、アメリカのヘルスケアAI企業は18億ドル以上のベンチャー投資を獲得しました。これは2024年から約10%増加しており、この急速な成長は今後も続くと予測されており、ヘルスケア提供の多くを変えることになります。反対に、統治の課題があります。規制当局は、AIを理解し、効果的に立法しようとしています。私たちは皆、国家が市民に対して責任を持っていることを知っています。しかし、業界が急速に変化する場合、政府が追いつくことは難しい場合があります。これは特に、健康保険で見られます。アメリカでは、病院や医師は、治療を提供する前に、患者さんの保険会社から事前の承認を得る必要があります。保険者は、医療上必要ではないと判断した治療を拒否する権利を保有しています。ヘルスケアAIテクノロジーは、業界全体の効率性を高めることを約束していますが、慎重に管理する必要があります。CMS（MedicareおよびMedicaidサービスセンター）は、業界の全コストの25%が管理上の無駄であると推定しています。AIはこの負担を軽減し、公共に利益をもたらすことができます。しかし、成功するための適切な原則が必要です。ここで、WISeRが登場します。今年の初めにCMSによって導入された、Wasteful and Inappropriate Services Reduction（WISeR）プログラムは、ヘルスケアAIテクノロジーで最大のパイロットプログラムの1つです。AIモデルを使用して証拠を要約し、資格のある臨床医が従来のMedicareプログラムで請求をより迅速に判断しようとしています。この実験は現在、6つの州で実施されています。6月、下院歳出委員会はWISeRの資金をブロックすることを満場一致で決定しました。予算はまだ議会を通過する必要がありますが、パイロットはまだアクティブです。しかし、9月30日以降の将来はまだ不明です。ここで言いたいのは、WISeRの投票に関係なく、パイロットプログラムの基本原則は健全であるということです。「AIがフラグを立て、臨床医が肯定する」はまだヘルスケアテクノロジーの基盤を提供しています。立法者はより良いプロセスを求めたWISeRの決定をヘルスケアにおけるAIの拒否と読み取ることは簡単ですが、それは間違いです。WISeRの資金を削減するという投票は、実装とインセンティブ構造に関する懸念の中で行われました。立法者は、臨床レビューにおけるAIの採用に反対しているのではなく、実装とインセンティブ構造に反対しているのです。下院委員会が決定した主な理由は、従来のMedicareに事前の承認を導入したことです。パイロットプログラムで選択された13の医療サービスは、以前は医師の同意のみが必要で、保険者の承認は必要なかったため、立法者はWISeRを管理上の複雑さの増大と連邦インセンティブの変更と見なして拒否しました。これはヘルスケアAIテクノロジーに対する批判ではありません。むしろ、プロセスが設計された方法に対する批判です。“AIがフラグを立て、臨床医が肯定する”はまだヘルスケアテクノロジーの基盤であるWISeRの運命は今も曖昧ですが、その中心的な原則は明確です。「AIがフラグを立て、臨床医が肯定する」は現代のヘルスケアテクノロジーの基盤です。この原則は、AIが出現システムであるという性質により、重要です。他の自動化形式とは異なり、LLMは、創造者が意図しなかった決定を下す可能性があります。これは、AIが柔軟かつ創造的に動作することを可能にするため、設計上のものです。出現はリスクももたらします。どれほど洗練されたシステムであっても、規制当局は、ランダムな決定を捉え、患者さんの安全を確保するために、「人間がループ内にいる」必要があります。実践では、これは、AIを使用する際に、資格のある臨床医がすべての法的および倫理的責任を負うことを意味します。LLMは、機械の速度で証拠を収集し、要約し、重要な発見を強調します。臨床医は、簡潔に提示されたデータをレビューし、それを判断に使用します。このプロセスは、効率性を高めながら、最大の精度を維持することを約束しています。臨床判断は、人間がプロセスの中央にいるため、人間の関与によって強化されます。現在、ヘルスケア業界のすべてのレベルで、この合意が築かれていることがわかります。昨年、国の最大の健康保険会社は、事前の承認プロセスを改善することにコミットしました。これには、透明性の向上と意思決定の迅速化が含まれ、特定の緊急または臨床的に標準的な治療に対する即時の承認に重点が置かれ、AIは多くの保険会社にとって実質的な必須要件となっています。独立したレビュー機関の主要な業界協会も、AIの使用に関する立場を概説しています。規制の底線も上昇しています。すでに、州には関連する消費者保護法があり、現在これらはAIに適応されています。2026年現在、43の州が240のヘルスケアAI法案を提出しています。これらのうち9つは、AIを唯一の請求拒否の決定要因として使用することを禁止しています。WISeRプログラムが最終的に停止されても、「AIがフラグを立て、臨床医が肯定する」コンセンサスに影響しない。私たちには、業界で成功するために必要なすべてがあります。構造を改善する必要があるだけです。AIの採用は非交渉であるAIの効率性の潜在能力を考えると、AIの採用が遅れるヘルスケアエンティティは、すぐに競争で負けます。WISeRから学ぶ教訓は、ヘルスケアにおけるAIが使えないということではありません。むしろ、LLMがヘルスケアの効率性を改善する潜在能力を認識する必要があります。この変化が起こるためには、資格のある専門家が中央に留まる必要があります。「AIがフラグを立て、臨床医が肯定する」コンセンサスは、すでに業界の大部分で標準を設定し、移行の基盤を提供しています。AIは、効率性とケアへのアクセスの改善を約束していますが、人間のレビューなしでは機能しません。WISeRは、ループ内に留まる必要があることを示しています。付加価値としてではなく、必須要件としてです。