米国保健福祉省（HHS）は、業務効率の向上、イノベーションの推進、国民の健康状態の強化にAIをどのように活用するかを概説したAI戦略を発表しました。医療機関のCIOも同様の目標を持っており、HHSの計画は責任あるAIの拡大のための実用的なモデルを提供しています。
HHSは戦略を5つの柱で構成しています：
- 国民の信頼を構築するためのガバナンスとリスク管理の強化
- ユーザー中心のAIインフラとプラットフォームの設計
- 管理業務の負担を軽減し、ミッションへの影響を高めるためのツールとトレーニングでHHS職員を支援
- AIを活用した業務の信頼性と再現性を確保するための厳格な研究基準（「ゴールドスタンダード・サイエンス」）の推進
- 個人と集団の両レベルでの成果を向上させるためのケアと公衆衛生提供の近代化
医療機関にとって、業界団体から提供される競合するAIモデルやフレームワークの数の多さが導入を困難にしています。HHSのアプローチを見ると、CIOにとって特に実用的な2つのテーマが浮かび上がります：信頼を重視したガバナンスと、統合されたインフラと人材の能力強化です。
信頼を重視したガバナンス
HHSは、中央委員会、AIユースケースの共有インベントリ、健康状態や個人の権利に影響を与えるシステムの明確な監視を含む、省全体のガバナンスモデルを提案しています。この戦略は、リスク評価の基盤としてNIST AIリスク管理フレームワークを参照し、展開前のテスト、影響評価、独立したレビュー、継続的なモニタリングなどのステップを要求しています。
CIOはAIを通常のソフトウェア導入として扱うことはできません。医療機関は、AIシステムをどのように管理しているか、どのようなリスクを評価したか、そして臨床的または運用上の結果に影響を与える決定に誰が責任を持つのかを示す必要があります。
実用的なガバナンスアプローチには以下が含まれます：
- 明確な評議会または監視グループ
- 影響の大きいモデルに関する文書化された決定
- 法務、コンプライアンス、リスク機能間の連携
CIOの目標は、不必要な複雑さを避けつつ透明性を確保することです。
統合されたインフラと人材の能力強化
医療機関のCIOとして、AIをパイロットプロジェクトの集合体ではなく、企業全体のプラットフォームとして扱うべきです。各部門が接続できる共有AIケイパビリティの再利用可能な「価値レイヤー」を構築するというHHSのテーマに従いましょう。このテーマには、再利用可能なコンポーネントの設計、モデル評価の基準の確立、臨床および管理機能全体にわたるデータとワークフローの統合が含まれます。
医療のリーダーは、人材の能力強化を後付けではなく、中核的な要件として扱う必要があります。スタッフは基本的なリテラシーから応用スキルまで、役割に特化したトレーニングを必要としています。これによりAIツールが新しいタスクを追加するのではなく、管理業務の負担を軽減できます。チームがAIを自信を持って適切に使用する方法を知っていれば、組織は繰り返し行われる作業を自動化し、臨床医がHIPAAなどの要件に準拠しながら患者ケアに集中できるようになります。
医療機関のCIOは、完璧なAIフレームワークを待つ余裕はありません。市場には多くの推奨事項があり、その多くは複雑すぎて導入を支援するよりも遅らせてしまいます。CIOはモデルについて議論することよりも、すでに持っているツールを運用することに集中する必要があります。進歩は、確実性を待つのではなく、開始し、テストし、調整し、勢いを構築することから生まれます。重要なのは、動き出すことです。
