数年ごとに、医療業界は新たなヒーローを生み出してきた。一時期は電子健康記録（EHR）に注目が集まったが、これは真のヒーローというより、より深い構造的な不満の便利な代理物だった。次に「デジタルトランスフォーメーション」という、あらゆる意味にも無意味にもなり得る言葉が登場した。そして過去5年間、スポットライトはAI（人工知能）へと移った。
AIは、臨床医を燃え尽き症候群から救い、縮小する医療従事者を補い、利益率を回復させ、そしておそらく最も英雄的なこととして、1つのタスクを完了するために8つの画面をクリックするという魂を削る苦行を終わらせるはずだった。
しかし2026年を迎えるにあたり、私たちが忘れていたように見える何かを思い出す価値がある。医療にはすでにヒーローがいる。そしてそれはAIではない。
それは、規制や管理業務、不確実性を日々乗り越えてケアを提供する人間――臨床医とスタッフ――である。これがあまりにも当たり前すぎて深遠に聞こえないなら、まさにそれこそが繰り返す必要がある理由だ。どこかの時点で、私たちはAIだけが医療を救える唯一の存在であるかのように振る舞い始めた。もしそれが本当なら、医療はすでに救われているはずではないだろうか。
AI誇大広告サイクルの解体
2026年は、AIのユースケースがついに2つのカテゴリーに分離する年となるだろう。タスクを真に置き換えるものと、人間の仕事を強化するものだ。
完全に自動化可能なエンドツーエンドのケースは、ごくわずかしかない。残りは、臨床判断を置き換えるのではなく強化するハイブリッドワークフローとなる。臨床医のワークフローを補完できないAIは、導入に苦戦するだろう。これは冷笑主義ではなく、オペレーションの現実だ。派手だからAIを買うのではない。機能するから買うのだ。
語るのではなく、示せ
分類と並行して、「実証フェーズII」が到来する。
フェーズIは透明性を要求した。モデルカード、データ、検証研究を見せろと。フェーズIIはより厳しい質問を投げかける。あなたのツールによって何が変わったのか。害を減らしたのか。臨床医の1日からわずか5分でも解放したのか。答えがノーなら、ROC曲線がどれほど優雅に見えようと関係ない。
あまりにも多くの実験が、実際の臨床使用に移行することがない。複数の研究がこのギャップを明示しており、デューク大学の研究では実装コストが20万ドル以上と推定され、MITナンダレポートではパイロットプロジェクトの95%が失敗していることが判明している。パターンは一貫している。パイロットは書類上では成功するが、実践では停滞する。
REVEAL-HF試験では、EHRに直接表示される十分に検証された死亡リスクスコアが、意思決定や転帰を変えることができなかった。ほとんどの臨床医は単にそれを無視した。Epic敗血症モデルの最近の評価では、全体的なAUROC（受信者動作特性曲線下面積）は立派に見えたが、早期介入が重要な初期時点での精度は崩壊した。モデルは全体としては美しく機能しても、臨床医が必要とする唯一の瞬間には失敗する可能性がある。
時に最も効果的な指標は、最もシンプルなものだ。
12月のジョンズ・ホプキンス医療工学研究シンポジウムで、ジョンズ・ホプキンス・ヘルスシステムの放射線戦略・イノベーション担当エグゼクティブディレクターであるアンドリュー・メナード氏は、チームが乳がんの早期発見とリスク予測のためのAIツールをどのように評価したかを説明した。
彼は利用曲線や感度チャートから始めなかった。放射線科医に1つの質問をした。「夜、よく眠れるようになりましたか」
答えは圧倒的にイエスだった。
その答えは重要だった。それは信頼と臨床的確信を反映していた。その根拠に基づいて、組織はこの技術をパイロットモードから日常的な臨床使用へと移行させた。決してスケールしないパイロットに疲弊した業界において、明確性は複雑性に勝る。
業界全体に広がる疲労は、AIの拒絶ではなく、誇大広告の拒絶だ。そしてその疲労は健全である。それは、AIが医療の心臓部ではないことを思い出させてくれる。臨床医こそが心臓部なのだ。ツールは彼らのために、彼らとともに機能しなければならない。彼らに対抗するものであってはならない。
もう十分だ
この変化はまた、最近のカンファレンスステージでよく聞かれる人気のある立場の欠陥を露呈する。自律的AIは医療において決して許可されるべきではないという立場だ。この立場は原則的に聞こえるが、最終的には素朴である。
もし自律システムが明日消滅したら、ほぼすべての心電図機器から自動解釈を取り除かなければならないだろう。自動解釈はディープラーニングから始まったのではない。紙のストリップに印刷されたテキストの行から始まったのだ。最初のFDA承認自律モデルであるIDx-DRでさえ、自律性を発明したのではなく、それを形式化したのだ。
真の問題は自律性ではない。規制、認定、臨床実践の間の拡大するギャップだ。これら3つの領域が衝突すると、現実が勝つか、他のすべてを変えざるを得なくなる傾向がある。
また、AIがしばしば新規ではないことを認める時期でもある。それは、私たちが何年も持っていたワークフローのより自動化されたバージョンだ。これは業界がめったに口に出さない疑問を提起する。AIが間違いを犯したとき、誰が責任を負うのか。今日、それはほとんどベンダーではない。この現実が、複雑な調達、ガバナンス、臨床行動を形作っている。これが変わるまで、AIはツールであり続ける――置き換えではなく、そして確実に主役ではない。
医療における人間の再中心化
しかし、2026年の真の物語は、医療の人間中心への回帰かもしれない。
息をのむような約束と実現しなかった評価額の数年後――過去のマーケットプレイスの亡霊に聞いてみるといい――業界はより多くを期待している。だからこそ、羅針盤は再びアルゴリズムではなく人々を指している。AIは強力な方法で医療を形作り続けるだろうが、それは主役ではない。
医療は新しいヒーローを必要としていない。すでに持っているヒーローのためのより良いツールを必要としているのだ。これを理解する企業、置き換えではなく強化のために構築する企業は、牽引力を得るだろう。そうでない企業は、「タイミングが正しくなかった」理由について説得力のある事後分析を書くことになる。
その間、臨床医は常にやってきたことを続ける。患者のために現れ、不確実性をナビゲートし、プレッシャーの下で判断を適用する。彼らは、静かにしかし明確に、医療の中心は常に人間であったことを私たちに思い出させ続けるだろう――ソフトウェアがどれほど印象的になろうとも。
