フィリップスCEO：AIが医療を変革、信頼の障壁を乗り越える

政府の医療政策と支出が大きく変化する中でも、人工知能は米国の医療の効率と可能性を静かに再構築しています。この変革の最前線に立つのがフィリップスです。この由緒あるエレクトロニクスメーカーは、主要な医療技術プロバイダーへと進化しました。フィリップス北米CEOのジェフ・ディルーロ氏は、放射線スキャンの加速からがん診断の迅速化まで、テクノロジーがいかに今日の健康成果に具体的な改善をもたらしているかについて洞察を提供します。

AIに関する多くの公共の議論が、多くの産業におけるその実用的な実装をしばしば上回る一方で、ディルーロ氏は、医療技術においてAIの影響はすでに深く、即時的であると強調します。フィリップスの2025年版フューチャー・ヘルス・インデックスを参照し、彼は特定のヘルスケアアプリケーションにおけるAIが著しく成熟しており、多くのソリューションがすでにFDAの承認を得て臨床使用における安全性が証明されていると述べています。他の分野は実験段階にとどまっていますが、より広範な導入に対する大きな障壁が残っています：信頼です。

フューチャー・ヘルス・インデックスは顕著な「信頼ギャップ」を明らかにしました。約60～65％の臨床医がAIに自信を表明している一方で、患者、特に高齢者の約3分の1しかこの感情を共有していません。ディルーロ氏は、このギャップを埋めることは共同の責任であり、医療従事者が極めて重要な役割を果たすと信じています。若い世代は「デジタルに堪能」であるため、AIモデルを自然に受け入れます。しかし、高齢患者にとっては、信頼できる医療専門家との直接のインターフェースが不可欠です。医師や看護師がAIの信頼性と有用性を信じ、専門知識を置き換えるのではなく、分析と診断を補強するために使用すれば、患者の信頼は自然に続きます。ディルーロ氏が説明するように、フィリップスの役割は、臨床医を力づける、検証済みでFDA承認済みのAI診断機能を提供することです。これにより、最終的に患者との時間を増やし、ストレスを軽減し、彼が信じるに、医療におけるAIの急速な「放物線的」な採用につながるでしょう。

医療におけるAIの実用的な応用は、特に放射線診断などのワークフローをすでに変革しています。ディルーロ氏は、画像処理システムに組み込まれたAIがスキャン時間を劇的に短縮する方法を強調しています。例えば、かつて45分かかっていたMRIスキャンは、「スマートスピード」技術がデータから不要なノイズを除去することで、わずか20分で完了できるようになりました。これにより、より高品質なスキャンが得られるだけでなく、放射線科医が毎日より多くの検査を処理できるようになります（おそらく12～15件が20件に増加）。これは、患者のスループットの向上、病院の償還額の改善、そして最終的にはより良い患者ケアにつながります。取得を超えて、AIはデジタル画像内の懸念領域をインテリジェントに特定することでワークフローを合理化し、放射線科医をより綿密な検査が必要な特定の領域に誘導します。

このデジタル変革は病理学にも及んでいます。ディルーロ氏は、AIを搭載したデジタル病理学が、がん診断の苦痛な待ち時間を数日から数週からわずか数時間に短縮できる方法を説明します。プロセス全体をデジタル化する能力は、AI駆動の分析とオンデマンドの「腫瘍ボード」会議（専門家間の仮想コンサルテーション）と相まって、効率と患者体験における記念碑的な変化を表しています。

「AIの幻覚」（生成AIでシステムが情報を捏造する現象）に関する懸念に対処し、ディルーロ氏は、放射線ワークフローやデジタル病理学のような成熟したFDA承認済みアプリケーションでは、人間の監視が引き続き中心であると明確にしています。より実験的な生成AIモデルについては注意が必要ですが、ディルーロ氏は「それらを実験しないことも選択肢ではない」と強調します。マサチューセッツ総合ブリガム、スタンフォード、マウントサイナイのような主要機関は、人口健康データを積極的に活用して、特定の広範なユースケースのためにAIモデルを訓練しており、その計り知れない、即時の潜在能力を示しています。

ディルーロ氏は、医療におけるAIの現状を運転を学ぶことに例えています。「アウトバーン」に乗り出す前に「近所」で達成すべきことがたくさんある、と。目の前の機会は、既存のシステムを最適化し、すでに成熟したAIと仮想能力で大規模な生産性を推進することにあります。将来のブレイクスルーのための革新は不可欠ですが、ディルーロ氏は、AIがヘルスケア提供に与える変革的影響の80％は今日達成可能であり、現在の計り知れない緊急のニーズに対処できると推定しています。