フィリップスCEO: AIが医療を変革、信頼が主要な障壁に

人工知能は、政府の政策や支出に大きな変化がある中でも、米国の医療の効率性と可能性を静かに革新しています。この変革の最前線にいるのは、長年の歴史を持つ電子機器メーカーから、主要なメドテック（医療技術）プロバイダーへと進化したフィリップスです。フィリップス北米のCEOであるジェフ・ディルロ氏は、AIがすでに放射線スキャンの強化からがん診断の加速に至るまで、患者ケアにおいて具体的な改善をもたらしている方法について洞察を提供し、業界のリーダーたちが現在の状況に対応するために運用モデルを適応させる必要性を強調しています。

AIは現代の議論を支配していますが、その実用的な実装はセクターによって異なります。メドテックにおいて、ディルロ氏は微妙な状況を観察しています。特定のAIアプリケーションは著しく成熟しており、FDAの承認を受け、臨床使用に安全であることが証明されています。他の領域はまだ実験段階です。しかし、全体にわたる普遍的な課題は、AIに対する信頼レベルがまだ初期段階にあることであり、これが現在、その広範な導入に対する最も重要な障壁となっています。

この信頼の欠如は、2025年未来医療指数によって明確に浮き彫りにされており、顕著な格差が示されています。約60〜65パーセントの臨床医がAIに信頼を表明しているものの、患者、特に高齢層の約3分の1しかこの信頼を共有していません。このギャップを埋めることは極めて重要です。ディルロ氏は、若い世代は「デジタルに精通している」ため、本質的にAIモデルにより容易に適応すると指摘しています。高齢の患者にとっては、鍵は医療従事者自身にあります。医師や看護師がAIの信頼性を信じ、分析・診断能力を「置き換える」のではなく「補強する」ためにAIを活用すれば、患者の信頼は高まると予想されます。ディルロ氏によると、フィリップスの役割は、堅牢でFDA承認済みのAI診断ツールを提供することであり、臨床医が患者との対話時間の増加やストレス軽減に価値を見出せば、その導入は飛躍的に加速すると確信しています。

医療におけるAIの実践的な応用は、放射線医学のような分野ですでに明らかであり、そこでは早期診断が最適な結果を得るために最も重要です。技術の進歩にもかかわらず、患者はスキャンに長時間の待ち時間を要することが多く、時には1ヶ月を超えることもあります。フィリップスは、AI搭載型MRIシステムに「スマートスピード」技術を導入することで、この問題に対処しています。この革新により、スキャン時間が大幅に短縮され、かつて45分かかっていた処置がわずか20分で完了できるようになりました。これらのシステム内のAIは、単に隙間を埋めるだけでなく、インテリジェントにノイズを除去し、より短時間で鮮明かつ正確な画像を生成します。放射線科医にとって、これは生産性の向上を意味し、毎日より多くの検査（例：12〜15件から20件へ）を処理できるようになり、それによって患者のスループットが向上し、病院の診療報酬が増加し、最終的には患者ケアが向上します。

画像取得に加えて、AIは診断ワークフローを効率化します。デジタル画像内の異常を正確に特定し、放射線科医を直接、より詳細な検査が必要な領域へと導くことができます。デジタル病理学の登場は、このプロセスをさらに変革し、数時間内での迅速な癌診断を可能にしました。これは従来の診断方法からの大きな飛躍です。このデジタルワークフローとオーケストレーションは、医療提供の方法における根本的な変化を意味します。

一部の生成AIモデルに見られる「AIハルシネーション」の可能性が正当な懸念を引き起こす一方で、ディルロ氏は、医療分野における現在証明されているAIアプリケーションがすでに実質的な利益をもたらしていることを強調しています。スマートスピード、診断期間の短縮、オンデマンドの「腫瘍ボード」会議といった機能は今日利用可能ですが、すべての医療システムでその潜在能力を最大限に活用されているわけではありません。彼は、各機関がこれらの既存のソリューションを導入するよう強く促しています。より実験的な生成AIモデルに関しては、注意、堅牢な制御、およびガバナンスが不可欠ですが、実験を控えることは選択肢ではありません。MGB、スタンフォード大学、マウントサイナイなど、主要な機関は、特定の用途と広範な用途の両方に対応するAIモデルを訓練するために、人口健康データと積極的に連携しています。

ディルロ氏は、医療は不老不死を達成したり、あらゆる健康問題を解決したりするための「特効薬」を待つ必要はないと強調しています。代わりに、当面の焦点は既存のシステムを最適化することにあるべきです。運転を学ぶことになぞらえて、彼はアウトバーンを試みる前に地元の道を習得することを提案しています。AIが大規模な生産性を推進する潜在能力の実に80パーセントは、成熟したAIと仮想機能を通じて今日すでに実現可能です。この即時かつ具体的な影響は、より効率的で効果的な患者ケアに対する深く、そして絶えず増大するニーズによって推進される、医療にとって次の重要な機会を表しています。