テレサ・マクドネル氏はデューク大学ヘルスシステムのシニアバイスプレジデント兼最高看護責任者である。
医療業界はシンプルながら解決不可能な方程式に圧迫されている。それは、より多くのケアを必要とする高齢化社会と、そのペースに追いつくことができない縮小する労働力だ。従来の人員配置モデルはもはや持続可能ではない。そのギャップはあまりにも大きく、コストは高すぎる。
しかし、私たちの周りには強力な新しいツール（AI、ロボティクス、バーチャルケアプラットフォーム）があり、これらは私たちがかつて見たことのないペースで進化している。これらのツールは持続可能な前進の道を提供する。課題は、人間のつながりを保護しながら、医療従事者がより少ないリソースでより多くのことを行えるようにする方法で、これらを責任を持って統合することだ。
医療におけるロボティクスが緊急のニーズとなっている理由
究極的には、これは数学の問題だ。人口の高齢化と慢性疾患を抱えながら長生きする人々により医療需要は増加しているが、介護者の供給は減少している。同時に、社会は家族中心の介護モデルから離れつつある。家族は地理的に分散し、高齢の家族の世話をする近親者は少なくなり、専門的な介護施設もそのギャップを持続可能な形で埋めることができない。
この不均衡は、すでに日本や英国などの国々で目に見える形になっており、ヒューマノイドロボットが在宅介護の場でパイロット導入されている。これらのシステムは、自宅にとどまりたいが監視や基本的な対話のサポートを必要とする高齢患者を支援する。米国では、パンデミックにより在宅入院の概念が加速し、CMSは遠隔モニタリングと定期的な対面訪問を組み合わせた新しいケアモデルを試験的に導入している。これらのモデルが成功するためには、ロボティクスとAIがインフラの一部となる必要がある。重要なデータを収集し、懸念事項を選別し、可能な限り患者を救急部門から遠ざけるのだ。
解決策：実用化されるAI駆動型ロボティクス
ロボティクスの最も即効性のある活用法は、過重労働のスタッフから反復的な非臨床業務を取り除く分野にある。病院はその核心において物流企業であり、物資、機器、薬剤、人員がすべて適切な場所に適切なタイミングで配置される必要がある。しかし、テクノロジーで効率化できる業務に膨大な量のスタッフ時間が無駄にされている。ロボティクスはすでに清掃や滅菌などの環境サービスや、大規模な病院キャンパス全体での機器や薬剤の配送などのサプライチェーン機能に適用できる。
イノベーションのパイプラインは急速に拡大している。病院ではカメラとアルゴリズムを使用して転倒を検知し防止するコンピュータビジョンシステムを試験的に導入している。アンビエント文書化ツールはチャーティングの負担を軽減し、バーチャル看護アシスタントは患者の部屋の画面で入院時や退院時の定型的な教育を処理できる。これらのツールは、看護師や医師に、彼らだけが提供できるもの、つまり意味のある人間的なつながりのための時間を取り戻させる。
イノベーションと安全性・信頼のバランス
新しいテクノロジーごとに、導入を加速することと速すぎる移行との間には微妙なラインがある。医療機関は患者やスタッフの信頼を失う余裕がなく、そのため責任あるガバナンスが不可欠となる。例えばデューク・ヘルスでは、AI駆動ツールが患者ケア環境に到達する前に、安全性、倫理、臨床品質について評価するためのガイドラインと評価フレームワークが制定されている。
特に労働力不足が深刻化する中で、導入を急ぐ誘惑は強いが、リスクは大きい。適切な評価なしにツールを導入すると、医療従事者と患者の両方の信頼を損なう可能性がある。信頼を構築し維持するには、急速なイノベーションの環境下でも、透明性、教育、慎重なペースが必要だ。
初期導入からの教訓
病院でのロボティクスの初期導入は、可能性と課題の両方を明らかにした。インフラが最大の障壁であることが多い。多くの施設は老朽化しており、現代のロボティクスを十分にサポートするためのスペース、電力、接続性が不足している。適切なインフラがなければ、最も高度なテクノロジーでさえ、解決策ではなく障害となる可能性がある。
同時に、患者の受け入れは徐々に高まっている。AIはすでに銀行の自動応答システムからスマートフォンアプリケーションまで、何年も日常生活の一部となっており、医療ツールがより目に見えるようになるにつれ、同じ採用曲線をたどっている。AIとロボティクスは着実に医療体験の正常な部分になりつつある。
テクノロジー導入に関するグローバルな視点
この分野で米国は決して先頭を走っているわけではない。シンガポールは看護人材をサポートするためのテクノロジー導入を積極的に加速させている。日本は高齢者介護のためのロボティクスに多額の投資を行っている。中国は最近完全自動化病院をオープンした。これらのグローバルモデルは、何が機能し何が機能しないかについての貴重な洞察を提供している。
グローバルな機関と提携することで、米国の医療システムは高コストの失敗を繰り返すことを避けることができる。例えば、デューク・ヘルスのシンガポールのSingHealthとの協力により、実世界の教訓の共有と新技術の共同評価が可能になる。テクノロジー導入へのグローバルなアプローチは、時間を節約し、無駄を減らし、責任ある展開を加速することができる。
効率から予防と長寿へ
効率性がAIとロボティクス導入の直接的な原動力である一方、真の可能性は予防にある。現在のシステムは、予防よりも病気への対応に遥かに多くのリソースを費やしている。新しいツールはそのバランスを変えるのに役立つ。
消費者側では、ウェアラブルデバイスがリアルタイムの健康データを患者の手に直接届けている。まもなく、スマートデバイスは採血なしで血圧、血糖値、その他の重要な指標を測定できるようになる。患者はボタン一つでA1Cを追跡し、その情報にすぐに対応できるようになる。
この変化は運動や栄養に関するより健康的な習慣の構築にも及び、診断から介入までの遅れを減らす。究極の目標は、患者が自分の健康に対してより大きな主体性を持ち、事後対応ではなく疾病を予防することで長期的なシステムコストを削減することだ。
教育とエンパワーメント
AIに関する最も一般的な恐れの一つは、それが仕事を奪うというものだ。テクノロジー自体は脅威ではない。それを採用しないことこそが脅威だ。AIとロボティクスをシームレスに診療に統合できる医療専門家が未来を担う。
これには考え方の転換が必要だ。テクノロジーが押し付けられているように感じるのではなく、医療従事者は自分たちを統合の設計者として見る必要がある。そのような権限付与の感覚を生み出すには教育とトレーニングが不可欠であり、プライバシーとセキュリティも譲れないガードレールである。すべてのツールはHIPAA基準を満たし、患者の機密性を保護し、サイバーセキュリティを強化する必要がある。
医療の未来を設計する
AIとロボティクスは人間によるケアに取って代わるものではない。それらは最も貴重なリソース、つまり時間を医療従事者に取り戻すことで、人間によるケアを保護し強化する。その時間があれば、医療従事者は患者とより深くつながり、予防に焦点を当て、彼らが奉仕する人々と彼ら自身のためのレジリエンスとウェルネスのための空間を作り出すことができる。
