アリーナ・フックス博士（DHA、MSN、RN）は、RPSPヘルスケア・コンサルティング・グループの創設者である。
AI（人工知能）は医療現場での働き方を変えつつあるが、その真の強みは人間に取って代わることではない。人間を支援することにある。AIは臨床医や管理者の仕事を奪うためにあるのではない。適切に設計され実装されれば、私たちの仕事を少し楽にし、意思決定をより的確にし、最も重要なこと、つまり人々に立ち返らせてくれるのだ。
あらゆる場所の病院や診療所で、ある疑問が高まっている。人間味を失わずにAIを導入するにはどうすればよいのか。真実は、テクノロジーそのものの問題ではない。医療チームが日々直面する現実の課題に対し、共感、理解、敬意を持って、どのように構築し使用するかが問題なのだ。
自動化以上のもの：より知的な設計を通じて人間性を回復する
長年にわたり、医療は「効率化」を目指してきた。電子医療記録、請求ソフトウェア、スケジューリングシステムなど、すべて支援を目的として追加されてきた。しかし、現場で働く人なら誰もが知っているように、これらのツールの多くは物事を簡素化するどころか、より複雑にしてしまった。
AIは、それを正しく行う2度目のチャンスを与えてくれる。意図的に使用すれば、反復作業を排除し、私たちが見逃すかもしれないパターンを特定し、リスクが深刻化する前に識別することができる。
AIが患者の病歴を要約したり、早期警告サインにフラグを立てたりできれば、臨床医は時間と明瞭さを取り戻せる。承認手続きやスタッフ配置のロジスティクスを自動化できれば、管理者はようやく書類を追いかける代わりにチームに集中できる。
しかし、これが機能するのは、AIが使用する人々のために構築されるのではなく、使用する人々と共に構築される場合のみだ。あまりにも多くの場合、システムは真空状態で設計され、日々そのワークフローの中で生きている看護師、医師、スタッフからの意見なしに作られている。成功の秘訣はコードにあるのではなく、共同設計にある。テクノロジーは私たちの世界に適合すべきであり、私たちをそれに適合させるべきではない。
中核的要素としての共感
私たちはAIが「データ駆動型」であることについて多く語るが、最良のシステムは共感駆動型である。それは感情的という意味ではなく、認識しているという意味だ。疲れているとき、時間が限られているとき、患者の命が次のクリックにかかっているかもしれないときに、意思決定を行うことがどのようなものかを理解することを意味する。
あらゆる可能性のあるリスクにフラグを立てるが、誤警報を多く発するモデルは、ノイズを増やすだけだ。患者と明確にコミュニケーションできないチャットボットは、どれほど賢くても役に立たない。
共感の価値が臨床ワークフロープロセスに組み込まれると、プロセス全体が改善される。ワークフローがより理にかなったものになり、アラートに意味が生まれ、臨床医はシステムをより信頼し始める。真の臨床的整合性は、データではなく人々から始まる。機械は予測するだけでなく、人間の経験に共感的で支援的に見える方法でコミュニケーションすべきである。
ワークフローテスト：AIが失敗するか成功するか
すべての医療システムには、回診やシフト交代から退院や引き継ぎまで、独自のリズムがある。AIは、そのリズムを理解し尊重する場合にのみ機能する。
RPSPヘルスケア・コンサルティング・グループでは、すべてのAIプロジェクトを傾聴から始める。アルゴリズムについて話す前に、情報が実際にシステム内をどのように移動するか、どこで詰まるか、どこで人々がフラストレーションを感じるか、どこで破綻するかをマッピングする。そこがAIが真に違いを生み出せる場所だ。
例えば、患者の無断キャンセルを予測するAIツールは、スケジューリングやアウトリーチと密接に結びついている場合にのみ役立つ。また、社会データを活用するAIシステムは興味深いが、実際の患者のケアプランの策定に役立たない場合、あるいは単に調査されないダッシュボードに無用な画面表示を生成するだけの場合、ほとんど意味がない。最良のAIは、ワークフローに非常にシームレスに統合されているため、テクノロジー的ではなく直感的に感じられ、目に見えないように感じられる。
信頼がすべて
最も賢い機械学習アルゴリズムの出力を人々が信じなければ、それは無意味だ。臨床医は、AIが何を言っているかだけでなく、なぜその推奨を行っているかについての洞察を求めている。そのレベルの透明性を形成することが、信頼を促進する。その信頼がなければ、最も優れた開発ツールでさえ無視される可能性がある。
これが教育が非常に重要な理由だ。すべての医療機関は、感染管理やHIPAAと同様に、労働力にAIリテラシーを教えるべきである。チームがAIの力と限界を知っていれば、AIを安全に、自信を持って、創造的に活用できる。
最終的に、信頼は好奇心を採用に変えるものだ。信頼がなければ、イノベーションは始まる前に止まってしまう。
パイロットプログラムからパートナーシップへ
現在、多くの医療機関は、放射線科、スケジューリング、文書化などの臨床分野でパイロットプログラムを使用している。テストから変革へ移行するには、ガバナンス、倫理的考慮事項、測定可能な成果を含む、より広範な戦略が必要だ。
新しいAIツールを展開する前に、私は3つのシンプルな質問をするのが好きだ。
1. これは患者を助けるのか、それとも単なる事務作業か。
2. スタッフはそれがどのように機能するかを理解しているか。
3. これはケアをより人間的にするのか、それとも非人間的にするのか。
答えが明確であれば、そのときAIは真のパートナーになる。
人間と機械、共に
医療の未来は、人間対機械ではない。人間と機械が協力し合い、共に働くことだ。
テクノロジーが共感を支援し、データがケアの技術に奉仕するとき、私たちは両方の世界の最良のものを得る。より速く考えるが、依然として深く感じるシステムだ。
それが究極の目標だ。人工知能ではなく、拡張知能である。
