インタビュー
Daniel Cane, ModMedの共同CEO兼共同創設者 – インタビューシリーズ
Daniel Caneは、南フロリダを拠点とするヘルスケアIT企業であるModMed®の共同CEO兼共同創設者です。ModMedは、専門特化型のインテリジェントプラットフォームを通じて、医療の効率化と患者の転帰の改善を実現しています。
2010年2月に設立されたModMedは、現在1,200人以上の従業員を擁し、総投資額は3億3,200万ドルを超えています。医療技術会社としての進歩的な成長で知られるModMedは、ダニエルによるリーダーシップの下で、全国的に、地域的に多数の功績を認められています。2020年には、Inc.誌によって、最も優れた職場の1つに選ばれました。2016年から2018年にかけては、デロイトテクノロジー・ファスト500™リストにおいて、北米で最も急成長している会社の1つに選ばれました。2015年から、ModMedは毎年、Inc. 5000リストに選ばれています。これは、国内で最も急成長している民間企業の顕著なコンピレーションです。
あなたの背景について少し語っていただけますか？また、それがModMedでのあなたの仕事にどのような影響を与えているのかについてもお話しいただけますか？
私のテクノロジーへの関心は、コーネル大学での学部時代に始まりました。当時私はBlackboardを共同創設しました。私たちは教育をデジタル化し、学生と教員が前例のない柔軟性と相互作用を持つプラットフォームを作成しました。Blackboardの成功は2004年のIPOで頂点に達しましたが、私は新しい挑戦を求め続けました。
そのような挑戦の1つは、皮膚科医の定期検診に行ったときに訪れました。私たちは旧式の紙ベースのシステムの使用の苦労について、またそれを解決する方法について話しました。彼の医療の専門知識と私の技術的な知識の橋渡しを実現するために、私たちはModMedと最初の電子ヘルスレコード（EHR）プラットフォームを作成することを決めました。
当時、既にいくつかのEHRが存在しましたが、不幸にも、研究によると、それらは医師の焼き尽き症候群の主要な原因の1つとされていました。私たちは異なるアプローチを取り、医療の専門分野の特定のワークフローに合わせてユーザー体験を適応させるEHRを設計しました。私たちのフラグシップのクラウドベースEHRであるEMAは、医師によって医師のために設計されており、市場で私たちを区別する秘密のソースとなっています。数年間で、私たちは医療提供者が診療所の運営を簡素化し、ケアの提供を迅速化するのに役立つソリューションのスイートを含む製品オファリングを拡大してきました。
ヘルスケアにおける有効なAIの戦いがデータで勝利または敗北することをどのように見ていますか？
私たちは、ワークフローを合理化し、効率を最大化するために、診療所でのAIテクノロジーの採用の増加を目撃しています。私たちがより高度なタスク、たとえば治療の提案やその他の臨床支援の勧告を行うためにAIを使用する時代に入ると、正しいデータとAIトレーニング戦略を実装することが重要になります。AIは患者と提供者の体験を大幅に改善し、医療を真正に改善するための体系的な変化を生み出す可能性がありますが、これを現実化するには、高品質の大量のデータを使用してモデルをトレーニングする必要があります。
ヘルスケア業界におけるAI開発でデータが重要な理由は何ですか？
データはAIの生命線であり、データの品質が低いとAIのパフォーマンスが損なわれ、最適でない結果につながります。これは医療の環境では、患者の命が危険にさらされる可能性があるため、深刻な結果をもたらす可能性があります。しかし、よりあり得るシナリオは、これらの否定的な経験が患者の信頼と提供者の信頼を損ない、進歩とAIが医療に与えることができる肯定的な影響を遅らせることです。
たとえば、検査室では、AIを活用したアンビエントリスニングツールは、提供者が確認および承認するための臨床ノートの内容を提案するように設計されています。理想的には、これにより提供者がEHR内でドキュメント化に費やす時間が短縮され、患者のケアに費やす時間が増えるはずです。しかし、データの品質が低いと、またはAIツールのトレーニングが不十分だと、逆の効果が生じ、提供者は代わりに多大な時間を費やしてエラーを修正し、ノートを書き直すことになります。
さらに、偏見はAIアルゴリズムに関連する重大なリスクであり、高品質のデータは医療の格差を軽減する上で重要な役割を果たす可能性があります。AIモデルは、法的に保護されたグループを含む患者集団の1つに対して他の集団よりも優遇する効果的なパターンを学習する可能性があります。データ入力とトレーニングを監視し、信頼性の高い代表的なデータでトレーニングすることで、AI出力はより包括的で正確になる可能性があります。
ModMedがAIモデルをトレーニングするために使用するデータの種類について説明できますか？また、そのデータはどのようにして取得および管理されているのかについてもお話しいただけますか？
ModMedでは、精度の高い専門特化型データを使用してAIモデルをトレーニングしています。過去14年間で、専門特化型、匿名化された構造化データセットを創出し、現在これらの内部データを使用してAIモデルをトレーニングしています。たとえば、ModMed Scribeというアンビエントリスニングツールは、皮膚科を最初の専門分野として、500万件の患者記録から抽出された数百万の構造化パラメータでトレーニングされています。
ModMedでは、ヘルスケアの文脈において「倫理的なAI」とはどう定義していますか？
AIが偏見を持った情報や「幻覚」などの不正確な情報を提供する可能性は、患者の命に影響を及ぼす可能性があります。このため、ヘルスケアにおける倫理的なAIとは、正確性と精度の高い基準を設定することです。慎重に、責任を持ってアルゴリズムを開発し、高品質の多様なデータを使用して、すべてのユーザーにとってより正確な予測を可能にすることを意味します。
倫理的なAIは、人間が方程式の中に残ることを保証することでもあります。AIは「医師を上回る」べきではありません。代わりに、医師とそのスタッフが行政的な負担を軽減し、患者のケアに集中できるようにするべきです。
ModMedでは、AIテクノロジーを倫理的に開発および展開するための措置は何ですか？
構造化データアプローチ — 高品質、代表的なトレーニングデータセットをキュレーションする — は、私たちが責任あるAIを実現するのに役立ちます。様々な診療所からのEHRシステムからの関連データの収集により、私たちには、さまざまな患者集団を反映する多様なトレーニングデータセットが提供されます。
さらに、私たちの開発チームはデータクリーニングを重視し、高品質のデータの収集と利用を容易にします。このプロセスにより、私たちのチームはデータセット内の不一致、エラー、欠落値を特定、修正、および削除できます。定期的なメンテナンスを通じて、私たちはパフォーマンスデータ、特に臨床データに基づいてAIを継続的に更新できます。患者転帰に影響を与える可能性があるためです。
特にヘルスケアにおけるAI開発で、透明性と説明責任の重要性について議論できますか？
透明性は説明責任を可能にするため、ヘルスケアにおけるAIソリューションにとって極めて重要な基盤です。医師のトッププライオリティは患者のケアと安全性であるため、80% の医師がAIツールの設計、開発、展開の特性と特徴を知りたいと考えています。
さらに、すべてのデータは等しくはありません。データがどこで、どのように保存および取得されているか、またどれくらいの頻度で更新されているかを知ることは重要です。幸い、私たちはModMedの誕生以来、透明性と正確性を優先するデータ戦略に取り組んできました。私たちのデータの源と品質について包括的な理解を持ち、AI統合が私たちのクライアントに大きな価値をもたらすことを確信しています。
ModMedの専門特化型EHRシステム、たとえばEMAやgGastroにおけるAIの統合について説明できますか？
私たちのポートフォリオ全体で、機械学習を長期間使用してきており、医療のビジネスを簡素化し、高品質のケアを促進するために、先進的でジェネレーティブなAIへの投資を強化しています。検査室に入る前から、検査室を通して、請求部門まで、AIを活用した診療所体験を構築しています。
臨床環境では、EMAのAIアンビエントリスニングのパイロットプログラムの最終段階にあります。これは、ダウンストリームの機能と提案された構造化コンテンツの点で画期的になるはずです。私たちのAIドキュメンテーションソリューションは、単に転写またはSOAPノートの草案作成を超えて、ケアプロセスを合理化するように設計されています。構造化データの膨大な量を利用して、医師と患者の会話から重要な情報をキャプチャし、EHRと連携して、訪問ノート、ICD-10コード、手術コード、処方箋を含む関連コンテンツを提案するようにAIモデルをトレーニングしています。これにより、医師は貴重な時間を節約し、患者のケアに集中できます。
専門特化型AIソリューションは、ヘルスケア提供者と患者にどのような特定の利点を提供しますか？
2つの医療専門分野は同じではありません。彼らは扱う患者、治療する病状、請求のために使用する医療コードが異なります。AIソリューションは、これらの違いに対応するために特化する必要があり、真に有意義な方法で効果的である必要があります。
たとえば、ModMedのEHRとAIアンビエントリスニングツールは、医師に高度に関連性のある正確なサポートを提供するために、明示的に各医療専門分野に特化して設計されています。各専門分野のドキュメンテーションプロセスには、ユニークな医療コードや用語を含む構造化ノート内の異なるコンポーネントが必要です。この専門化により、AIはさまざまな専門分野の診療所の特定のニーズとワークフローをよりよく理解し、予測することができます。私たちは、これがより効率的な実装、より迅速な採用、運用効率の改善におけるより大きな効果につながることを信じています。
今後5〜10年でヘルスケアにおけるAIの最も重要な機会はどこにあると思いますか？
将来的には、AIは想像できない方法でヘルスケアのほぼすべての側面に浸透することになります。すでに、AIは行政タスクに利用されており、近い将来、この傾向はAIの価値がより明らかになるにつれてさらに進む可能性があります。
私は、医師と患者のやり取りがシームレスに統合された未来を予見しています。そこでは、ユーザーインターフェイス（UI）はほぼ不可視になります。代わりに、今日の画面ベースのやり取りではなく、AIは現実と拡張現実の組み合わせを提供する可能性があります。この将来のAIは、医療レコードを分析して、患者のさまざまな病気へのリスクを予測する可能性があります。医療レコード内の膨大な量のデータは、AIが将来的にケアのニーズを予測し、予防的治療計画を立てる機会を提供します。
この経験は、診療所の環境を超えて、患者の日常生活の一部になる可能性があります。AIを活用したウェアラブルデバイスは、パーソナライズされたサポートを提供し、質問に答え、他のことなど、アポイントメントをスケジュールすることができます。AIはまた、遠隔でバイタルサインを監視し、潜在的な健康問題を医療提供者に警告することができます。データや個人の好みに基づいて、個別の患者に合わせた治療計画が当たり前になる可能性があります。
これは、医療分野にとって本当に興奮するべき時期です。次の5〜10年は、業界をさらに変革し、患者の経験を改善するための機会に満ちています。
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