医療における人工知能の広範な導入を妨げる障壁

人工知能 (AI) は、医療提供を大幅に改善する可能性を秘めています。 AI は非常に大規模なデータセットから洞察とパターンを引き出すことができるため、患者の悪化の予測、特定の状態に対する適切な介入の推奨、多くの患者の高頻度モニタリングなど、革新的で価値の高い強化された機能の基盤を築きます。バイタルサインを並行して分析し、洞察を得る。 CalmWave の創設者兼 CEO の Ophir Ronen が、AI 導入の障壁と、医療業界がそれらをどのように克服できるかについて語ります。

しかし、ブルッキングス研究所の最近のレポート opens a new window によると、ヘルスケア業界は人工知能の導入に特に慎重です。新しいテクノロジーを慎重に扱うのは当然のことですが、これは患者に最高のケアを提供することに多大な責任が伴う医療の世界では特に当てはまります。臨床医が人工知能を導入する際に心配する要素は数多くあります。たとえば、社会から疎外されるのではないか、AI によって引き起こされるエラーが患者の健康に悪影響を与えるのではないか (死亡など)、ブラックボックス AI に基づいた結論が下されるのではないかという不安などです。よく理解されていない。

これらの疑問を検討する前に、特に労働条件に関して、医療提供者が人工知能から何を得ることができるのかを理解することが重要です。

人工知能は医療に何ができるでしょうか?

人工知能は、臨床医の疾患を特定して治療する能力を強化することで、医療に革命をもたらす可能性を秘めています。 AI システムは、電子医療記録、画像検査、その他のソースからの大量のデータを分析して、人間では発見するのが難しいパターンを見つけることができます。これらの分析は、より早期で正確な診断、より良い治療結果、より個別化されたケアにつながる可能性があります。

人工知能が大きな影響を与える可能性がある分野の 1 つは、臨床医の燃え尽き症候群の軽減です。特に看護師は、仕事の要求が高いため、燃え尽き症候群になる危険性があります。人工知能は、ICU アラートの頻度、患者の緊急度、介入の頻度と複雑さに基づいて作業負荷の客観的な尺度を提供することで、この問題の軽減に役立ちます。病院管理者やマネージャーが臨床医の仕事量と燃え尽き症候群の可能性を理解できるようにすることで、臨床医が留まり、治療への情熱を追い続けたいと思う職場をより健康にするデータ主導の機会を促進できます。

AI は燃え尽き症候群を軽減するだけでなく、リアルタイム データを統合して実用的な洞察と予測分析を提供することで、臨床医がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるように支援します。たとえば、AI アルゴリズムは患者データを分析して合併症のリスクがある患者を特定し、臨床医に予防策を講じるよう警告できます。これにより、より重篤な合併症が回避されるため、患者の転帰が改善され、医療費が削減されます。

全体として、人工知能は、大量のデータを分析し、人間には検出が難しいパターンを特定する臨床医の能力を強化することで、医療を変革する可能性を秘めています。 AI は燃え尽き症候群を軽減し、リアルタイムのデータと予測分析を提供することで、臨床医がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、患者の転帰を改善し、医療費を削減するのに役立ちます。

人工知能の広範な導入に対する共通の障壁

人工知能は、医療従事者の生活を楽にする鍵であるようです。しかし、このような重要な業界に複雑で馴染みのないテクノロジーを導入するには、いくつかのリスクが伴います。実際、多くの医療従事者は、AI が医療従事者や患者にとって利益よりも害を及ぼすのではないかと懸念しています。

医療提供者が AI に抵抗がある理由をいくつか挙げます:

1. 説明可能性

おそらく、医療における AI の導入に対する最大の障壁は、医療現場を取り巻く謎です。人工知能の仕組み。これらのアルゴリズムはどのように機能するのでしょうか? 上記のデータ ポイントはどのように生成されるのでしょうか? 「ブラック ボックス」 AI は過去のものであり、臨床医 (および規制当局) は AI ベースのソリューションに関して説明を期待しています。

「説明可能性」とは、機械学習モデルとその出力が人間が許容できるレベルで「意味のある」方法で説明できるという概念を指します。人工知能を自信を持って業務に導入するには、医療従事者は人工知能が「害を与えない」というヒポクラテスの誓いに従うことを証明する必要があります。 AI がどのように意思決定を行うかを完全に理解していなければ、実務者が重要な責任を機械に引き継ぐことは困難になります。

2. 偏見と差別

多くの医療制度は、人種格差に対処し、少数派や十分なサービスを受けられていないコミュニティへのサービスへのアクセスを拡大する取り組みを着実に強化しています。残念ながら、医学には偏見の長い歴史があります。場合によっては、問題を悪化させるために人工知能が使用されます。

医療従事者は、特定のデータセットに基づいてトレーニングされた AI アルゴリズムが、健康の公平性を向上させるための全社的な取り組みを組織的に無視し、それによって差別的な慣行が永続するのではないかと心配するかもしれません。今日の医療における AI ベースのテクノロジーは、すべての人へのケアを改善するための、より包括的で強力なソリューションを開発する際に、これらのダイナミクスを考慮する必要があります。

3.リスクと快適さ

テクノロジーは決して完璧ではありません。医療提供者は完璧を追求します。完璧でないものは命が危険にさらされることを意味するからです。医療におけるリスクは高く、新しい医療技術に対する期待も同様です。 AI ベースの製品は非常に正確ですが、完璧ではありません。したがって、人工知能に基づく新しいテクノロジーは依然として何らかのエラーや失敗を引き起こす可能性があり、それが重症患者の誤診や虐待につながる可能性があります。この期待は AI に特有のものではありませんが、導入を遅らせる高い、場合によっては非現実的なハードルを生み出します。さらに、レガシー システムは継続的な課題に直面しています。

さまざまな組織が、独自の患者ケアのシステムと方法を持っています。サプライヤーは多くの場合、洗練さや正確さよりも親しみやすさや一貫性の方が重要であると考えています。テクノロジーは必ずしも優れている、または十分に正確であるとは限りませんが、臨床医がテクノロジーを使用および理解する際の快適さのレベルを考慮することも同様に重要です。

4. 規制の欠如

FDA は何百もの人工知能医療機器を承認していますが、医療における非営利の人工知能アルゴリズムに関連する規制はありません。これらの規制を策定する際の課題は、主に人工知能の開発速度に起因しています。このように監視と説明責任が欠如しているように見えることは、新しいテクノロジーが規制当局によって承認され、特にプライバシーと匿名性に関する特定の基準に準拠していることを知りたい医療従事者にとっては理解できます。

人工知能を医療に導入する方法

臨床医の懸念にもかかわらず、人工知能は医療の様相を変える可能性があり、また変えるでしょう。ただし、AI ベースのツールをうまく導入するには、臨床医が新しい医療技術の設計、テスト、トレーニングの最前線に立つ必要があります。

設計

AI システムに信頼を与えるには、医療従事者がその設計と実装に直接関与する必要があります。臨床医を責めることはできません。臨床医は、AI 開発者が目標を共有し、懸念事項を十分に認識していることを期待しています。

病院は、重要なワークフローを備えた複雑なエコシステムです。 AI を医療システムにうまく統合するには、作業を追加するのではなく、既存のワークフローを包括的に検討して改善する必要があります。 AI が使いやすさを優先し、日常のワークフローにシームレスに統合されるようにするには、設計段階に医療従事者を含めることが重要です。

透明性

AI システムの開発者は、AI の意思決定プロセスに対する完全な可視性と透明性を実務者に提供する必要があります。プロセスの最終結果だけでなく、意思決定をサポートするデータもユーザーに提供します。この基本的な要件がなければ、救命救急機能における AI の将来は遠いように思えます。臨床医は、望ましい結果をもたらすために AI によって処理されるアルゴリズムとデータの設計に同意していると感じなければなりません。

ユーザーテスト

この目的を達成するために、医療従事者は臨床現場で人工知能をテストする十分な機会を得る必要があります。これらの現実世界のやり取りにより、最終的には、どのユースケースが医師と患者へのケア提供をサポートするのか、どのユースケースが不必要な合併症を引き起こすのかが明らかになります。

臨床医にユーザーテストを提供せずに、単純に AI テクノロジーを病棟に導入すると、不慣れさ、偏見、失敗のリスクに対する臨床医の懸念がさらに悪化します。臨床医が最初からテクノロジーの使用に慣れることで、不安が軽減され、統合が向上します。さらに、医療専門家からのフィードバックは、最終的に AI 企業が日々の業務を合理化し、医療従事者の最も差し迫ったニーズに対処するために技術的能力を継続的に向上させるのに役立ちます。

臨床証拠

医療提供者からの承認を保証するものが 1 つあります。それは認定です。多くの医療は臨床的証拠に基づいたアプローチに従っています。臨床証拠に基づく医療 (EBM) は、臨床上の決定を導くために利用可能な最良の研究証拠を使用することに重点を置く医療行為のアプローチです。 EBM の目標は、治療と介入が最新かつ最も信頼できる科学的証拠に基づいていることを保証することで、患者ケアの質を向上させることです。ここでのキーワードは証拠です。

これにはさらに時間がかかり、大きな不便さと導入の障壁のように思えるかもしれませんが、多くの場合、安全で持続可能なソリューションを確保するために必要なステップです。明確にしておきたいのは、さまざまな程度の証拠があり、医療業界 (規制当局を含む) は、テクノロジーの使用を促進するために適切な柔軟性を提供するために、条件、シナリオ、例外に適応する必要があります。テクノロジーの背後に証拠を置くことは、患者ケアを改善するだけでなく、臨床医が導入を推進するために必要な自信を与えることにもなります。

医療提供者: 人工知能の目的はあなたの能力を高めることです

人工知能に対する医療業界の懸念は間違いなく合理的であり、真剣に受け止められるに値します。まずは AI がもたらす変化を認識し、AI の導入によってすぐに業界が近代化されるという考えを払拭することから始めましょう。

医療専門家にとって、自らの意見がなければ AI は採用されず、AI への取り組みには明確に定義された目標、価値観、証拠があることを知っておくことが重要です。臨床医は、AI テクノロジーの設計、テスト、実装に関して発言権を持つことができ、発言権を持つ必要があります。臨床医のいない医療はありません。より多くの医療従事者がヘルスケア AI で強化されたテクノロジーに不可欠な要素となる機会を得て、ストレスの軽減、労働条件の改善、患者の転帰の改善などの新しい能力を認識するようになると、AI の広範な導入に対する障壁は徐々に解消されるでしょう。

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