AIはすでに医療業界を変革している。AIは臨床医の意思決定を支援するためのデータ分析や、医療現場での管理業務における業務効率化を推進するだけでなく、個別化された治療計画の作成や、患者が自宅から健康状態をモニタリングできるようにすることさえ実現している。医療機関があらゆるレベルでAIの可能性を模索し続ける中、活用事例には事欠かない。
しかし、この技術を統合することへの期待がある一方で、世界中の企業はAIが業務にもたらすリスクを懸念している—特に医療のような高度に規制された業界ではそのリスクはさらに深刻だ。これらのリスクを軽減するため、医療機関はAIを業務に統合する前に堅牢なコンプライアンスフレームワークを構築する必要がある。これにより、臨床医と患者の双方が医療プロセス全体を通じてAIの恩恵をより確実に享受できるようになる。
医療におけるAIの高いリスク
多くの従業員がAIの導入に意欲的である一方、業界全体としては慎重に動いている。ウォルターズ・クルワーの最近の報告書「生成AI：今日のニーズと明日のビジョンのバランス」によると、医療専門家の63%が部門内のワークフローを最適化するために生成AIを使用する準備ができていると回答したが、自組織におけるAIポリシーやトレーニングの存在を認識していたのはわずか18%だった。この差は、臨床医がAIを使用する準備ができていても、医療企業は業界特有のリスクと機微性を考慮した上で安全に技術を活用するための適切な安全策を整備していないことを浮き彫りにしている。
患者もこの警戒感を共有している。最近のプロスパー・インサイツ＆アナリティクスの調査によると、ベビーブーマー世代、X世代、ミレニアル世代、Z世代にわたる回答者の平均86.7%が、医療に関するカスタマーサービスを求める際にAIチャットプログラムよりも生身の人間とのコミュニケーションを好むと回答している。さらに、プライバシー侵害も大きな障壁となっている。
プロスパーの最近の調査結果では、回答者の87.7%がAIによる自分のデータ利用から生じるプライバシー侵害について少なくともやや懸念しており、31.2%が非常に懸念していることも明らかになった。
医療におけるAIの役割に関するこれらの患者と臨床医の懸念は、業界全体でこの技術を活用することへの広範な躊躇を示している。実際、ウォルターズ・クルワーの最近の調査では、医療専門家全体の57%が、生成AIは自動化技術への「過度の依存による臨床的意思決定スキルの低下」を引き起こす可能性があると考えていることがわかった。
これらの障壁を克服するために、医療企業は安全性を優先し、患者中心の体験を創出しながら、責任を持ってAIを導入する必要がある。組織がAIの変革的可能性に完全に対応しようとする中で、信頼や医療の質を損なうことなくこれらの懸念に対処しなければならない。
医療におけるAI規制と基準の遵守
医療におけるAIには大きな可能性があるが、臨床医と患者の懸念の中で、企業は高額な失敗を避けるためにリスク軽減を最優先事項にする必要がある。
患者側でプライバシーが大きな懸念事項であるため、医療企業はHIPAA（米国医療保険の携行性と責任に関する法律）に基づき、保護対象医療情報（PHI）を含むあらゆる相互作用に対して安全策を実施しなければならない。AIを統合しHIPAAに準拠することを目指す医療企業は、AI技術におけるPHIの許可、データ最小化、目的制限、およびHIPAA規制内のデータの完全性と機密性条項を優先する必要がある。コンプライアンスを確保するために、医療企業はAIガバナンス、契約の更新、トレーニングなど、AIにおけるPHIの使用をカバーするポリシーと手順を開発・実装することが推奨される。
これらの安全策をAI運用に組み込むことは、プライバシーの懸念に対処するだけでなく、AIチャットボットとの対話における患者の躊躇を軽減し、AIポリシーが不足している可能性のある領域で臨床医に指針を提供する。
「AIが医療でますます重要な役割を果たす中、安全な統合はHIPAAのような業界基準を満たすだけの問題ではありません」とマークアップAIのCEOであるマット・ブルンバーグ氏は述べている。「適切な安全策を実装することで、AIツールとの対話に対する患者の躊躇に対処し、臨床医が従うべき明確なAIポリシーを確保します。このような監視をワークフローに組み込むことで、医療体験全体を通じて患者が期待する信頼性と一貫性を構築します。」
これらの安全策とガバナンスフレームワークを組み込むことで、医療組織は患者の信頼と業務の完全性を保護しながら、AIの可能性を安全に解き放つことができる。
コンプライアンスが形作る医療の未来
高度に規制された業界では、企業が生成するコンテンツをはじめ、ビジネスの多くの部分で遵守すべき規制や基準が存在する。コンプライアンスフレームワークは、企業のAI基準、業界規制、ブランドガイドラインなどの設定されたルールや規制との整合性を確保するため、あらゆるAI統合戦略の基盤レベルになければならない。これらに依拠することで、医療組織は企業や業界の基準に沿った正確な情報に頼ることができる。
堅牢なコンプライアンス戦略がなければ、企業は法的、規制的、評判上の問題のリスクにさらされる。特に医療では、コンプライアンスに準拠していないAIの結果として、不正確な治療計画やプライバシー・セキュリティ侵害が生じ、最終的には患者との否定的な対話につながる可能性がある。
「コンプライアンスフレームワークは、AIを責任を持って採用しようとするあらゆる医療企業にとって必要不可欠です。しかし、適切な戦略を持つことは方程式の一部に過ぎません。適切な技術も必要です。特に医療のような重要な環境では、組織はガーディアンエージェント—他のAIを監視するAIシステム—を必要とし、あらゆる対話でコンプライアンスを確保します。将来を見据えると、ガーディアンエージェントは、よりスマートで安全、そして変革的な医療対話を可能にする上で重要な役割を果たすでしょう」とブルンバーグ氏は述べている。
責任あるAIのための欠けている要素
AIが急速に変化し続ける中、技術に伴う懸念やリスクは増大するばかりであり、技術を導入するためのガイドラインも同様に発展すべきである。これらのフレームワークを活用することで、医療企業は機密情報を保護し、患者の信頼を高め、ビジネスにおけるAI使用に伴うさまざまなリスクを軽減することができる。これらのフレームワークは、業界を超えた企業にとってもはや選択肢ではなく、必要不可欠なものとなるだろう。
