AWS、IBM、Microsoft、Googleも医療のAI活用に積極投資
AIの医療利用なしに「EHRが診断ミスを防ぐ」という理想は実現しない
EHR（電子医療記録）は、患者の異常所見を読み取るために必要な機能を万全に備えているとは限らない。人工知能（AI）技術をEHRに組み込むことで、見落としに起因する医療ミスの防止に役立つ可能性がある。
ジョンズホプキンス大学が実施した2016年の調査によると、医療ミスが米国の主な死因の第3位であった。これは懸念すべき統計結果だ。医師はこの事態を改善するためにたゆみなく努力し、病院は医療ミスを削減するために業務プロセスと手順を整備している。一部の病院は、薬を処方するときに潜在的なリスクについての早期警告に関する情報を提供し、新しい臨床意思決定支援システムを導入している。幸いなことに人工知能（AI）ツールは、医師や病院が医療ミスを削減しようと取り組む中で直面する幾つかの課題に対処してくれる。
医師は、患者を治療する前の最初のステップとして、まずカルテを確認する。カルテには患者の病歴や検査結果、医用画像、その他の関連情報が含まれる。合併症を持つ患者は、一般的な症状の患者よりも多くのデータを保有している傾向がある。つまり医師は、合併症を持つ患者の治療を開始する前に、より多くの時間をかけてデータを確認する必要があるということだ。
医師は薬物相互作用やアレルギーなどのよくある問題を見落とさないようにするためにEHR（電子医療記録）を頼りにしている。これは現在の市場に出回っている全てのEHRに期待される機能だ。ただし患者データが増え続けると、EHR単体のデータ分析能力は限界を迎える可能性がある。データを高度に分析したりマイニングしたりするサードパーティー製AIツールの支援なしには患者データを十分に分析できず、予防医療のニーズを満たせなくなるEHRも出てくるだろう。
医療ミスを減らす可能性を秘めたAI
テキストや手書きのメモ、画像などの形式に関係なく、人間よりも速く大きなデータセットを処理できるのが、AIツールの強みだ。AIツールはデータを整理、分析し、それを他の臨床データと比較して異常または類似点を検出してから、医師にフィードバックを提供する。例えば、懸念となる見落としやすい項目を強調表示することで医療ミスを減らす手助けとなり得る。
AIツールによる患者データの分析は、現在のEHRが搭載しているさまざまな機能を補完する。大手IT企業は、医師が患者を治療することを支援するクラウドベースのAIサービスを売り込んでいる。例えばAmazon Web Servicesは、医師が患者データを参照する際に役立つ「Amazon Comprehend Medical」という自然言語処理サービスを発表した。このサービスは、1人または複数の患者の健康データを取り込んでから、AI技術を活用してデータを仕分け、分類し、分析して、有意義な要約文を生成する。こうしたAI技術の使い方は、技術が医療ミス削減に貢献する価値そのものだ。
AI分野には他にも、ヘルスケア分野をターゲットとした自社サービスの提供をもくろみ、アウトカム（患者の治療結果）を改善するための潜在的なニーズとチャンスを見いだしている企業が数多くある。IBM、Microsoft、Googleなどが、ヘルスケア分野向けに特化したAI技術に投資し続けている。
医師の支援と医療ミスの削減を目的としたAIツール活用を成功させる鍵は、AIツールが適切な助言を提供するために、臨床データにアクセスできるかどうかにかかっている。今後ヘルスケア分野で、AI技術を活用したさまざまなサービスが利用可能になってくると、こうしたサービスでEHRのデータをすぐ利用できるように、EHRベンダーに対処してもらう必要がある。もちろんAIツールは完璧ではない。診断に対しては、現段階ではまだ十分に信頼できないことに留意が必要である。
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