パット・ウィリアムズ氏は、経験豊富な医療業界エグゼクティブであり、医療分野におけるAI自動化を専門とするiScribeHealthのCEO兼共同創業者である。
医療業界のCEOたちは、AIスクライブに関する数多くの約束を耳にしている。ベンダーは経営幹部に対し、自社製品が「統合されている」「シームレス」「時間節約になる」と約束する。書面上では、すべて良好に見える。しかし現実には、単に電子健康記録（EHR）に接続するソリューションと、臨床ワークフローを真に変革するソリューションとの違いこそが、私が「AIスクライブのラストマイル」と呼ぶものである。
ラストマイルが重要な理由
最後の1マイルは、技術の実地テストである。それは、技術的に記録された記録と、それに署名しなければならない臨床医による記録の正確性、コンプライアンス、信頼性との違いである。多くのソリューションは、そこまで到達することすらない。そして失敗した場合、失敗するのは技術だけでなく、医師、収益サイクル、そして最終的には患者である。
AI文字起こしツールに関する最近の研究では、単語エラー率（正確性の指標）は、管理された口述条件下では約8.7%と低いものから、より会話的または複数話者のシナリオでは50%を超えるものまで報告されており、環境とワークフローによる正確性の大きなばらつきを示している。これは良い兆候だが、技術にはまだ大きな開発が必要である。具体的には、一般的なデータセットではなく、支援する環境と人々の中で訓練される必要がある。
統合は必要なステップだが、十分ではない。記録がカルテに入っているからといって、技術が問題を解決したわけではない。
医師が依然として時間外にエラーを修正し、請求が依然として却下またはダウンコーディングされ、患者が依然として医師が画面を見て自分を見ていないのを見ているのであれば、投資は有効に使われていない。統合は接続性の問題を解消しなければならない。そしてラストマイルは、導入の問題に答える。
統合後にソリューションが失敗する場所
十分に組み込まれたAIスクライブでさえ、重要なラストマイルで間違いを犯す可能性がある。最も一般的な失敗には以下が含まれる。
• ガベージイン、ガベージアウト。AIが臨床的なニュアンスを間違えたり不明確にしたりすると、統合はエラーをカルテ全体により広く迅速に広めるだけである。
• ワークフローの不一致。スクライブが複数回のクリック、ページ間の切り替え、または診察後の大幅な編集を強いる場合、それは効率的ではなく、より多くの摩擦を生み出すだけである。医師へのインタビューでは、AIスクライブツールの質的使用に関する一般的な不満は、編集と記録スタイル（長さや構造など）であることが示されている。
• コンプライアンスリスク。誤って入力された構造化フィールドを使用すると、カルテインターフェースでは良く見えるかもしれないが、却下、監査、財務情報漏洩につながる可能性がある。
• 信頼のギャップ。臨床医が記録が自分のニュアンスを正確に捉えるか、見ているものを正確にコーディングすると信頼していない場合、二重文書化に戻ってしまう。それは目的全体を無にする。
これらの問題が統合の最終段階で対処されない場合、最高のAIでさえつまずく。
ラストマイルにおける成功とは何か
では、統合が完了した後、成功指標はどのようなものであるべきか。
1. 使用とともに向上する正確性。AIモデルは、臨床医、専門分野、文書化基準に適応する必要がある。アプローチの正確性が横ばいになり始めると、導入も横ばいになる。
2. 最小限の修正が必要。記録は最初のパスで少なくとも90%から95%完成している必要があり、継続的な編集を必要としてはならない。実際、最新のAIスクライブは現在、一般的な医学用語で約98%の正確性を達成し、専門用語では約95%を達成している。しかし、これらのドラフトの多くは臨床医によるレビューが必要である。
3. 収益サイクルの回復力。文書化は、自動コーディングと支払者監査に耐えられる必要がある。
4. 医師の導入と満足度。医師の受容と医師の満足度。燃え尽き症候群率は悪化ではなく、改善している必要がある。ツールの応用は、医師がどれだけ満足し安心しているかと同じくらい良いものである。全体として、これまでのところ有望な結果が見られている。ある研究によると、医師の84%がAIスクライブが患者との対話にプラスの影響を与えたと報告し、医師の82%が全体的な仕事の満足度にプラスの影響を与えたと報告している。
5. より良い患者体験。より良い患者体験。医師が記録に時間を費やさなくなると、患者の目を見る時間を増やすことができる。それが真に重要なことである。
経営幹部の責務：統合を超えた証明
医療業界のリーダーは、ベンダーに「統合デモ」を超えるよう促す必要がある。日常的な臨床実践の現実において効果的であるという真の証明が必要である。
この証明は、診察あたりの節約時間（数か月にわたって測定）や医師満足度評価（導入前後）など、多くの形で提供される。また、収益サイクルへの影響を示す監査および却下データや、単なる一般的な平均ではなく専門分野固有の正確性ベンチマークにも見出すことができる。
ベンダーがこの証明を示せない場合、彼らはラストマイルを解決していない。
結びの考察
統合は決して最終目標ではなかった。それは単なるスタートラインであった。AIスクライブのラストマイルとは、技術が約束を果たし、偽装されたUI/UXを持つ単なる人員コストセンターに静かにならない場所でなければならない。
医療業界のリーダーは、自分自身とAIスクライブのベンダーに説明責任を持たせる必要がある。AIスクライブをケアモデルに組み込むすべてのプロバイダーは、ソリューションが機能し、約束された時間、信頼、財務パフォーマンスの向上を生み出すことを証明する方法を持たなければならない。なぜなら、ラストマイルが解決できなければ、他のすべては無関係だからである。
そして医療において、私たちはすべての時間とすべてのドルを重要視しなければならない場所では、半分のソリューションはソリューションですらない。
