アミット・ファドニス氏は、臨床AI分野のグローバルリーダーであるRapidAIの最高イノベーション・技術責任者である。
放射線科は岐路に立っている。放射線科医は需要と供給能力の間で広がる格差に直面しており、病院はその解消法を緊急に模索している。なぜなら、スキャン検査の遅延の背後には、診断の長期化、医師の疲労、そして患者が回答を待つ時間の延長という現実的な影響があるからだ。
高度な画像診断モダリティの予測CAGR（年間複合成長率）は7%以上と見込まれており、今後10年間で高度な画像診断手順の数が約70%増加することを示している。同時に、それらを読影・解釈する放射線科医の処理能力は急速に低下している。その結果、検査の滞留、燃え尽き症候群、診断圧力という危険な状況が生まれている。
AIは救済を約束する。アルゴリズムは疾患を検出し、診断を加速し、アウトカムの改善を支援できる。しかし市場に出回るツールの数の多さ—文字通り何千もの企業が狭い範囲のAIアルゴリズムを開発している—が新たな負担を生み出している。ITチームがこれほど多くのベンダーとインターフェースを取り、それぞれをワークフローに組み込むことは単純にスケーラブルではない。ボトルネックを解消するどころか、断片的なAI導入はワークフローをさらに遅らせるリスクがある。
そのため、放射線科のリーダーやCIOはAIプラットフォームの統合に目を向けている。目標は明確だ：ベンダー数の削減、シームレスな統合、より深い臨床サポートの実現である。しかし、そこに到達するには、より鋭い評価、より深いパートナーシップ、そしてプラットフォームを真に持続可能にする要素についての冷静な視点が必要となる。
AI導入のジレンマ
放射線科チームはAIの広範な導入において矛盾に直面している。一方では、増加する画像量に対応するためにより多くのAIアルゴリズムが必要だ。AIは診断画像の精度、効率性、個別化された医療提供を向上させることで支援する。他方、新しいツールが増えるごとに統合の問題が増加する。ITチームが現実的に何百ものベンダー関係を管理したり、各アルゴリズムにカスタムインターフェースを構築したりすることはできない。
これがプラットフォーム統合の原動力となっている。病院は単にアルゴリズムを集約するだけでなく、臨床・診断ワークフローの中でそれらを連携させるプラットフォームを求めている。放射線科における効率性はシームレスさにかかっている。新しいAIツールがワークフローを中断させる—たとえ一時的であっても—と、それは利益よりも害をもたらす。
強力なプラットフォームは統合を標準化し、展開を合理化することでそのリスクを軽減し、放射線科チームが効率性を犠牲にすることなくAIの使用を拡大できるようにする。
強力なプラットフォームの定義要素
すべてのAIプラットフォームが同等に作られているわけではない。多くは3つの必須要素を欠いているために失敗する。
臨床的深さ
プラットフォームはトリアージや通知アルゴリズムのオーケストレーターにとどまるべきではない。疑わしい異常を単にフラグ付けするだけでは、問題は解決していない。深い臨床AIはさらに進んで、疾患の検出をサポートし、それを局在化し、重症度を定量化し、特定の患者の異常を特徴づける。理想的には、可視化と経時的追跡も提供すべきだ。なぜなら、実際の放射線科は単一のスキャンに関するものではなく、時間をかけて患者をフォローアップすることだからだ。さらに、プラットフォームはこれらの深い臨床AIアルゴリズムを既存の放射線科およびサービスラインのワークフローにシームレスに組み込む必要がある。腫瘍学、心臓病学、神経科学にとって、これらの機能は極めて重要だ。これらがなければ、プラットフォームは医療システムが期待する効率性とROIを提供できない。
ワークフロー専門知識
臨床ワークフローは微妙で複雑だ。放射線科部門やサービスラインが実際にどのように運営されているかを理解していなければ、支援するどころか気を散らすだけの技術を構築することになる。放射線科とサービスラインのワークフローを深く理解しているプラットフォームプロバイダーは、複雑さとシームレスな統合のバランスを取ることができる—PACS、EMR、サービスラインシステムに中断なく組み込むことができる。
イノベーション文化
AIは静的ではない。プラットフォームは継続的に進化し、新しいアルゴリズムを取り入れ、新しい臨床ニーズに対応し、新たな脅威に適応する必要がある。プロバイダーは問うべきだ：この企業は単なる集約者なのか、それとも真にイノベーションを起こしているのか？一つの部門だけでなく、複数のサービスラインと放射線科にわたる複雑な臨床ワークフローをサポートできるのか？この分野は急速に動いており、守りの姿勢だけでは不十分だからだ。
CIOと放射線科リーダーのための戦略的チェックリスト
プラットフォームパートナーを評価する際、リーダーはいくつかの譲れない条件を検討すべきだ：
• 臨床および企業全体のカバレッジ：放射線科が主要なステークホルダーかもしれないが、心臓病学、神経学、肺臓学などのサービスラインには、サポートが必要な異なるワークフローがある。真の企業プラットフォームは両方の世界を橋渡しする必要がある。
• 統合の証拠：シームレスな統合を約束することと、何千もの施設で一貫してそれを示すことは別問題だ。
• スケーラビリティとレジリエンス：サイバー脅威の増加を考えると、回復力は最大の懸念事項だ。プラットフォームはクラウドファーストであるべきだが、オンプレミスにフォールバックできる能力も必要だ。プラットフォームが両方の方法で実行できたからこそ、サイバー攻撃を乗り切ったプロバイダーも見てきた。
• デバイス非依存性：臨床判断はワークステーションでのみ行われるわけではない。外科医や専門医は移動中や自宅にいることもある。私が脳外科医で移動中に通知を受けた場合、PACSと同じ臨床的深さで自分のスマートフォンでスキャンを開くことができるべきだ。
• イノベーションパイプライン：これは静的な市場ではない。パートナーはアルゴリズム、臨床基準、コンプライアンス要件に遅れをとらないようにする必要がある—さもなければ取り残されることになる。
適切なプラットフォームを選択することは最初のステップに過ぎない。より難しい作業は、採用を確保し、投資収益率を測定することだ。
実装は簡単でなければならない。バックエンドの複雑さは、フロントエンドのシンプルさを意味する。臨床医に信頼してもらうためには、展開はほぼワンクリックに近いものであるべきだ。
ROIは目に見え、測定可能でなければならない。病院は知る必要がある：これは効率性を向上させているか？収益を増加させているか？認定申請などの報告負担を軽減しているか？プラットフォームが財務的、運用的、臨床的ベクトル全体にわたる影響を定量化できなければ、継続的な投資を正当化することは難しくなる。
最後に、プラットフォームは監視と更新が容易でなければならない。IT責任者はパフォーマンス、スケーラビリティ、脆弱性について可視性を必要とする。サイバーパッチ、新機能、アップデートは単一のワークフローを中断することなく展開されるべきだ。それが採用が定着する唯一の方法だ。
放射線科の次の時代
放射線科におけるAIの未来は、アルゴリズムの数の多さではなく、それらをシームレスで臨床的に意味のあるワークフローに組み込むことができるプラットフォームによって勝ち取られるだろう。これは車輪の再発明ではない。すでに広く展開されているプラットフォームがあるなら、なぜさらに12のプラットフォームを導入するのか？うまく機能しているものを基盤にすべきだ。
統合とは、放射線科医、ITチーム、サービスラインが断片化に溺れることなく、現代医学のペースで働けるようにすることだ。
プラットフォームを評価する病院は3つの質問をすべきだ：このパートナーは深い臨床専門知識をもたらすか？ワークフローとデバイス全体で安全にスケールできるか？そして医学自体のペースに追いつくほど十分に速く進化するか？
これらに「はい」と答えられる組織は、今日の滞留を解消するだけでなく、AIが牽引する医療の次の時代のためのインフラを構築することになるだろう。
