カーティク・スッビア氏は、医療SaaS分野におけるAI導入を専門とするHealthLink Dimensionsのチーフ・テクノロジー・オフィサー（CTO）である。
AIが医療を変革するという話題で持ちきりだが、実情はこうだ：ほとんどのプロジェクトがパイロットフェーズを超えられない。これはアルゴリズムが十分に賢くないからではない。AIが統合されるべきシステム—人、データ、レガシーIT—が根本的に互換性を欠いているからだ。
優れた医療AI構想を挫折させる3つの主な障壁について詳しく見ていこう。
1. 脆弱なデータ基盤
AIモデルは与えられるデータの質に左右される。管理された環境では、AIモデルはクリーンで、ラベル付けされ、標準化されたデータを与えられ、95%の精度を達成する。しかし実際の病院環境に導入した途端、モデルは機能不全に陥る。これは医療データが非常に乱雑だからだ。電子カルテ（EHR）、画像システム、請求プラットフォーム、さらには手書きのメモにまで、データが断片化している。
これが意味するのは、多くの組織がデータガバナンスという骨の折れる作業を省略しているということだ。彼らは患者データの標準化、クリーニング、連携を行う前に、魅力的なAIツールの購入に走る。信頼性の高いモデルを訓練するには、高品質でラベル付けされたデータが必要だ。データに一貫性がなかったり、不完全だったり、ラベル付けが不正確だったりすると、モデルは単に「確実に不正確」になることを学習するだけだ。
クリーンルームテストで95%の精度を持つ診断ツールが、実際の患者データでは突然70%に落ち込むことがある。これはモデルの技術的欠陥ではなく、データガバナンスと相互運用性の根本的な失敗だ。まずデータインフラを修正しない限り、高度なAIは壊れた車に搭載された高級フェラーリエンジンのようなものでしかない。
2. 目標の不一致と非現実的な期待
多くのAIプロジェクトは、AIが解決すべき明確な問題があるからではなく、単に組織が「AIソリューション」を欲しいという理由で始まる。AIの統合はITの問題ではなく、組織の問題だ。
AI導入には臨床現場の賛同、部門横断的な連携、そして現実的な期待が必要だ。テクノロジーリーダーはユーザーに焦点を当てるのではなく、テクノロジーの可能性に魅了されがちだ。技術的に完璧なAIシステムでも、医師が使用を嫌ったり、看護師が信頼しなかったりすれば失敗する。
優れたAIプロジェクトは、患者の無断キャンセルの予測や、スキャンによる早期段階の疾患特定など、特定の反復可能な課題に取り組む。失敗するプロジェクトは、問題が抽象的すぎたり、明確な成功指標やユーザーの賛同、統合への道筋を欠いていたりする。
問うべきは：これはアルゴリズムで実際に解決できる問題なのか？ワークフローが破綻していたり、データの摩擦があったりする場合、AIは混乱を自動化するだけだ。
3. ガバナンス、コンプライアンス、倫理の無視
医療は高度に規制された分野であり、AIはバイアスや不透明性といった新たな倫理的リスクをもたらす。コンプライアンスを後回しにはできない。多くのモデルの「ブラックボックス」的性質は、重大な法的リスクにつながる可能性がある。
AIによる決定の背後にある論理が不明確であれば、透明性を要求される分野では大きな問題だ。リーダーは導入前に強力なガバナンスとコンプライアンスの枠組みを作る必要がある。HIPAA（米国医療保険の携行性と責任に関する法律）、患者安全、AIの決定の説明可能性を無視すると、ほぼ確実に規制当局による停止かユーザーの信頼の完全な崩壊のいずれかの結果につながる。
解決策：テクノロジストではなく臨床医のように考える
私の経験では、成功している医療AI構想には3つの明確な出発点がある：
• プラットフォームではなくプロセスから始める：現在の臨床または運用ワークフローのボトルネックを特定する。「新しいAIツールをどこで使えるか？」ではなく、「看護師の1日の20%を占める単一の苦痛を伴うタスクは何か？」と問いかける。
• ユーザーによって成功を定義する：目標はモデルの精度ではなく、ワークフローへの採用だ。AIが医師の3回のクリックと3分の時間を節約するなら、それは勝利だ。
• ガバナンスを最優先する：初日から倫理的・コンプライアンスの枠組みを確立する。モデルをどのように監査するか？バイアスをどのように軽減するか？この作業は、最初のコードが実環境に展開される前に完了している必要がある。
乱雑なデータ、曖昧な目標、ガバナンスのギャップに対処しなければ、世界で最も優れたAIも高価な—そして失敗した—実験のままだろう。
