2025年06月23日 (月)
AAMI最終日です。朝からAIについての講演、そしてその後いよいよACCEによるこのホームケアについての講演です。平山委員は、頑張って英語を用意してくれましたが、はたしてどうなるか？
🤖✨AI時代の医療現場、私たちの役割はどうなる？！🤔💡
AIは私たちの強力な相棒！賢く働こう！💪🤖
まずはこちらの言葉から！
「AIは単なるツールであり、適切な情報と人間の判断があって初めて効果を発揮する。」
そうなんです！ AIって何でもできる魔法の杖みたいに思われがちだけど、実は私たち人間が正しい情報を与えて、ちゃんと「これでいいかな？」って判断してあげてこそ、真の力を発揮するんです！ AIは私たちの強力な「相棒」であって、AIに任せきりにするんじゃなくて、私たちがリードしていくことが大切なんですね！
そして、この言葉も心に響きます！
「無理して働くな、賢く働け。」
もう、これはまさにAI時代の合言葉ですね！ 無理してガムシャラに働くことも時には必要だけど、AIという素晴らしいツールがあるんだから、もっとスマートに、もっと効率的に働けるはず！ AIにできることはAIにお願いして、私たちはもっとクリエイティブなことや、人間にしかできない温かいケアに時間を使っていきたいですよね！
責任の重みと、未来への希望！🤝💖
でも、AIと働く上で、絶対に忘れちゃいけない大切なこともあります。
「誰かがChatGPTが出した答えで死亡した場合でも、その医療行為をした人物が訴えられることを忘れてはならない。」
「AIツールはあくまで補助であり、常に自分自身の検証と判断が求められる。」
ゾクッとするような言葉だけど、これは本当に大切なことですよね。AIがどんなに賢くなっても、最終的な責任は私たち人間にあるんです。だからこそ、AIが出した結果を鵜呑みにせず、常に自分の知識と経験でしっかり確認する「賢さ」が求められるんです。AIはあくまで私たちのサポート役！ 私たちが医療のプロとして、最終的な判断を下す責任があることを肝に銘じておきたいですね。
でも、心配ばかりすることはありません！ 未来はとっても明るいんですよ！
「共通の言語とプラットフォームで連携することで、遠隔地の患者にも高品質な医療を提供できる未来が開かれる。」
AIや新しい技術のおかげで、場所が離れていても、誰もが平等に質の高い医療を受けられるようになるなんて！ 私たちが手を取り合って、共通のシステムを使って情報を共有すれば、医療の可能性は無限に広がるんです！
そして、「医療技術の進化は現実であり、今日、私たちはその最前線に立っている。」
そう！私たちは今、医療の歴史が大きく動く瞬間に立ち会っているんです！ AIという新しい波を恐れるのではなく、その波に乗って、もっともっと医療を良くしていくことができるはず！ 私たちHTM専門家は、その最前線で輝くことができるんですよ！革新的なアプローチで、たとえMPR（患者ケアの指標）には直接貢献しなくても、患者さんとの最初の出会いやケアを大切にしている、という温かいメッセージですね。AIが進化しても、人としての温かさ、患者さんへの寄り添いは、いつの時代も医療の中心にあるべきだと改めて感じさせてくれます。👋😊
さて、いよいよACCEのホームケアについての講演です。
未来の医療の形「ホームケアについて、各国の取り組み」！
イタリアの在宅医療は進んでる？！🇮🇹
イタリアでは、公費負担の国民健康保険システムがあるけど、21の州ごとに独立した政策や資金配分があるんですって！ 高齢化が進んでいて、在宅医療や遠隔医療（テレメディスン）の重要性が増しているんです。
国と州の二層構造で、標準化されたガイドラインやプロトコル、データ連携基盤を整備しているんですよ。 医療機器の相互運用性やデータの一元管理も推進されているんです。
在宅心疾患患者さんのモニタリングで、不適切な入院が40%も減少した事例があるんですって！
複数の地域で脳卒中患者さんの遠隔診断や搬送判断をAIやモバイルCTで支援
オリンピック開催地での遠隔医療体制構築など、特別なプロジェクトも進行中なんです！
各州が異なる政策や資金調達を行う中で、いかに全国的に標準化されたテレメディシンプラットフォームが構築されて、医療データの連携と遠隔診断が可能になったかを示しています。 特に、各地域の独立性と国レベルでの統一性とのバランスが重要視されて、医療機器の相互運用性や安全性が確保される仕組みが、COVID-19以前から存在し、パンデミックによってその必要性が一層高まった点が強調されました。
過去1年半で全国テレメディシンプラットフォームが構築されて、各地域が基本的なテレメディシンサービスを提供しているんです。 ガイドラインや臨床プロトコルに基づいた運用が行われていて、21地域それぞれで異なるソリューションが導入される中で、国レベルで統合的なデータ管理とKPIによる評価が実施されているんですよ。 地域ごとに異なる医療政策と資金調達のバランスや、ベンダーニュートラルなシステム構築の難しさも課題ですね。 特定の地域で複数のテレメディシンソリューションが混在している場合、統一的なプラットフォームへの統合をどう進めるか検討する必要があるそうです。
在宅医療（Hospital at Home）モデルの実現と効果！🏠🏥
在宅医療モデルは、従来の入院中心の医療から、患者さんの自宅や地域コミュニティでの治療にシフトするアプローチで、特に高齢化が進む中で重要性が増しているんです！ イタリアでの事例を通して、不適切な入院が40%も削減されたことや、遠隔医療センター（COT）の活用による統合的な患者管理システムの構築が紹介されました。
在宅医療モデル導入によって医療資源の最適化が図られた例を示しています。 従来の病院に全てを依存するのではなく、遠隔診断や在宅モニタリング技術を活用することで、医療負担を軽減し、患者さんのQOL向上に貢献しているんです。 特に、事例として40%の不適切入院削減が報告されて、遠隔医療センター（COT）を通じた統合的なケアが、その効果を裏付けているんですって！
自宅での初期モニタリングが強化されて、必要な時に病院への迅速な転送を実施、医療資源の集中化を防止して、効率的な運用が実現されているんです。 患者さんの居住環境や地域特性の差異や、在宅医療における緊急対応体制の整備も考慮する必要があるんです。 高齢者が多い地域では、迅速な緊急対応と在宅診療の両立が求められるため、通信環境や現地スタッフの教育が重要となるそうです。
カナダおよびUK (イギリス) の在宅医療はどんな感じ？🇨🇦🇬🇧
カナダは州ごとの分権型で、政策や資金配分が分散しているんです。 プロジェクトごとにパイロット導入して、徐々に拡大していく形ですね。 イギリスはNHSによる中央集権型で、全国一律のガイドラインと予算配分なんですって。 導入まで時間がかかるけど、実装後は一貫性が高いのが特徴です。
モバイルCTやMR、ドローンによる検体輸送など、先進的な技術導入が進んでいるんですよ！ 在宅医療のための建築設計や感染対策、データ連携など、臨床工学技士さんが設計段階から関わっているんです！ AIやバーチャルアシスタント、拡張現実（AR）などの新技術が在宅医療を支えていくことや、患者データのシームレスな連携と専門職間の協働が不可欠だと期待されています！
カナダおよびイギリスにおける在宅医療と移動医療の展開！🚗💨
後半では、カナダやUKでの在宅医療（hospital at home）や移動医療の取り組みが紹介されました。 これらの国では、医療技術の進歩とモバイルデバイスの活用により、遠隔地や地方コミュニティにおける診断、検査、検体採取などが効果的に実施されているんです。 また、大学での教育カリキュラムにおいても、在宅医療が取り入れられており、医療従事者全体の意識改革が進んでいるんですよ。
移動診療ユニットとしてのモバイルCPE、モバイルMRの活用、地方や離島などでの迅速な診療対応、ドローンを用いた検体採取の実験的な取り組みなど、最先端の技術が導入されています。 これは、医療従事者が従来の病院中心の医療から、患者さんの生活圏内で提供できる在宅医療への転換を示しているんです。 特に、カナダやUKの事例は、移動医療ユニットの運用や遠隔地での診療サービスの効果を具体的に示していて、患者さんの快適性と医療資源の効率的利用を両立させるモデルとして参考になりますね！
演者のジョンさんの経験では、5年前に中国の大学で在宅医療プログラムのカリキュラムを作成し、その後UKからカナダへ移住して、移動診療ユニット（モバイルCPEやモバイルMR）の運用、ドローンによる検体採取の実証実験が取り組まれているんです。 これによって、特に離島や北部の村落での医療アクセスが大幅に改善されたそうですよ！ 地理的条件による機材の輸送の難しさや、現地スタッフの技術研修と教育の必要性も課題ですね。 広大な地域や離島では、移動時間や気候条件に配慮して、医療機器の耐久性と通信環境の整備が特に重要となるそうです。
ホームケアにおける技術統合と政策の挑戦！🤝📊
カナダ、英国、ドイツの各国事例を通じ、在宅医療の実施に関して、資金配分、政策実行、デジタルインフラの断片化、臨床工学技術の統合、そして建築設計との協働の課題が明らかになりました。 各国固有の仕組みが在宅医療の質と効率にどう影響しているかが説明されたんです。
英国は中央集権型の国民保険システムに基づいていて、2022年のNHSプランで100,000人当たり50,000ドルの予算が割り当てられているんです。 カナダは州ごとに政策が異なり、分散型でプロジェクトごとの資金調達が求められるんですよ。 デジタルインフラの断片化によって、電子健康記録や医療情報の統合に課題があるんです。 臨床工学技術の進化に伴い、在宅医療機器の整備や安全管理、現場での迅速な対応が求められています。 建築設計においては、在宅医療が前提となる住環境の整備が必要で、臨床エンジニアが設計プロセスに参画することが重要なんです。 ドイツでは、保険制度、医療費、電子データの共有に関する特有の課題が存在するんですって。
英国とカナダの事例を用いて、政策の決定プロセスや資金配分の仕組みの違いが在宅医療の実施にどう影響しているかについて詳しく説明されました。 特に英国では、中央から明確なガイドラインが下されることで迅速な実施が可能となる一方、カナダでは州ごとに異なる政策や資金面の制約が、システムの導入を地域ごとに分散させ、実施速度にばらつきが生じることが示されました。 また、同時に、臨床エンジニアが現場で医療機器の修理・保守、デジタル統合を推進する役割が強調されました。 さらに、在宅医療の拡大に伴い、建築設計や住宅の改修にも医療的視点が求められていて、関係各者との協働の必要性が説かれたんです。
デジタルインフラの断片化による電子健康記録の統合問題や、中央対分散型の資金調達・政策実施の違い、臨床エンジニアの役割と現場での機器管理・保守、在宅医療環境に合わせた建築設計の必要性も考慮すべき点ですね。 もし政府の政策変更があった場合、すぐにデジタル統合計画を再検討する必要があるそうですよ。 資金不足の場合は、地方自治体やパートナー企業との連携を強化して、プロジェクトの継続を図るんです。 新技術導入に際しては、既存の医療システムとの互換性を十分に検証することも大切です。
ドイツの医療制度とテレヘルス事情！🇩🇪
ドイツでは、強制健康保険制度で、治療費は保険会社と病院が交渉するんですって。 在宅患者さんは660万人もいて、主に創傷治療や人工栄養が中心だそうです。
テレヘルスは主に民間企業がアプリを提供して、医師と患者さんをつなぐ形が多いんです。 プライバシー意識が高くて、データ共有やクラウド活用には慎重なんだそうですよ。 中央EHR（電子健康記録）の導入も進行中なんです！ ウェアラブルやレーダーセンサーによる患者モニタリングの実証実験も行われているんですって！ AI活用のための大規模データベース構築と、規制・プライバシーのバランスが課題なんだそうです。
TelemedicineとEHR統合の取り組み！📲👩⚕️
EHRシステムを活用し、医師や薬剤師が患者さんの投薬情報と薬剤相互作用を共有できる仕組みが説明されました。 痛み止めの重複処方など、薬剤管理の問題に対して積極的なアプローチが紹介され、ドイツ国内のプライベートテレヘルスプラットフォームでの遠隔診療予約、ビデオ会議、薬の受け渡しが解説されたんです。
演者は、患者さんの薬剤管理において、EHRによる薬剤相互作用の確認、ならびに医療プラットフォームを通じたオンライン診療や予約システムの活用について詳しく説明しました。 特に、プライベートなアプリを利用することで、患者さん自身が医療機関や診療科を選び、診察の予約、ビデオ会議での医師との連絡が可能になる点を強調しているんです。 さらに、これらのシステムは保険会社との再償還条件の交渉が必要であることも述べられました。 患者データのプライバシー保護や、再償還交渉の複雑さ、プライベート企業運営によるシステムの信頼性も重要ですね。 もし保険会社との再償還交渉が難航する場合、システム運用に支障が出ないよう、他の資金調達手段を検討する必要があるそうです。
AIデータベースと革新的な患者モニタリング！👁️🗨️🤖
外来患者さんのための大規模なデータベース構築によって、AIツールを用いた診断支援を目指す取り組みと、患者モニタリングのための最新技術の評価が紹介されました。 特に、スイス製のNBN AIOレーダーセンサーを使って、カメラを使わずに患者さんの動作や呼吸、転倒を検出するシステムに焦点が当てられたんです！
演者は、患者データを即時に活用できるライブプラットフォームと、研究目的で用いるオフラインデータベースの二重構造を説明しました。 クラウド利用に関してはドイツの規制が厳しく、患者データの保護が大きな課題となっているんです。 さらに、スイス製のNBN AIOのような革新的なデバイスを評価していて、プライバシーを守りながら、患者さんの基本的な生体情報を取得する手法が今後の外来および在宅医療の支援に貢献すると期待されているんですよ。
全く聞いてなかったこのデバイスは、カメラを一切用いず、レーダー技術で患者さんの室内の動作を監視するんです！ 例えば、患者さんが立ち上がったり、転倒したり、1時間以上部屋を離れている場合に警告を発するんですよ。 また、患者さんの呼吸状態のモニタリングにも応用される可能性が示されて、将来的にはECGに類似した機能の実現も模索されているんですって！ これは、従来の監視システムとは異なり、プライバシーを確保しながら安全確認ができる革新的な取り組みとして提示されました。 クラウドとオフラインのデータ連携方法の確保や、規制に基づく患者データの取り扱い、デバイスの検証と精度向上も大切ですね。 もしクラウド利用に関して規制上の問題が生じた場合、オフラインデータベースと厳しいネットワーク制限を併用する方法を検討するそうです。
と、ここまでのボリュームでお分かりだと思いますが…
そうです。
３人の演者の発表が終わる時には、すでに時間オーバーでした。
平山委員は、かんばって英語も考えてきてくれていましたが、何も出来ずでした。
この努力も、きっと何かの役に立つと考えよう！
来年デンバーで、アメリカと日本のホームケアで、熱く語れるよう準備s
基調講演前 BMETプログラム表彰！🤖✨
BMET（生体医工学技士）の皆さんがどう活躍していくのか、その最前線に触れることができました！
未来のBMETを育てる！AAMI BMETプログラムのすごい現状と成果！🎓🌟
まずは、AAMIが誇るBMETプログラムについてです！🔥 このプログラム、なんと2年間のハイブリッドプログラムです！ 教育と有給の実地訓練（コンピテンシーベース）を組み合わせることで、新しくBMETになる人のトレーニングを標準化。2021年に始まって、もう4年も経つプログラムです！
そしてこのプログラムは大人気！過去4年間で関心が高まって、現在なんと2,500人以上が希望者として登録しているんですって！すごい需要ですね！😳✨ 今は18社の雇用主パートナーさんが参加してくれていて、56人の見習いが元気に活躍中！ これまでに14人がプログラムを卒業して、アメリカ労働省とAAMIが共同で発行する、全国的に認められた証明書をゲットしたそうです！ みんな、本当におめでとうございます！🎉
雇用主さんにとっても、このプログラムはメリットがいっぱいなんです！ 人材不足の課題を解決する効果的な方法になるし、なんとパートナーになるための費用は不要なんですって！びっくりですよね！ 参加者さんの給与も、通常のBMETレベル1の給与より低いレートで組織が設定できるから、雇用主さんの負担も軽減されるんです。しかも、2年間の見習い1人あたりの総トレーニング費用は、通常3,000ドル未満…！これはまさに、みんながハッピーになれる、 Win-Win のプログラムですね！😊💖
基調講演に先立ち、卒業生の方々が紹介されました。
- Gregory Bullockさん (Intermountain)
- Oren Butorffさん (University of Pittsburgh Medical Center)
- Jonathan Gutierrezさん (Intermountain)
- Samantha Harrisonさん (Intermountain)
- Eden Pedersonさん (Intermountain)
- Adrien Waninghamさん (Franciscan Health Alliance)
彼らは本当に素晴らしい人材で、即戦力として準備万端なんだとか！ AAMIコミュニティ一同、彼らの今後のキャリアの発展と、この分野への貢献を心から楽しみにしているそうです！ ぜひ、皆さんにもこのプログラムへの参加を呼びかけていましたよ！そしてパートナー企業ももっと必要なんですって！
日本の様に国が発行する資格はないので、どこかの機関が証明書を発行する形なので資格が乱立していてどの証明書を取れば良いのか？どれが有効なのか？わかりにくいですよね。でもアメリカ労働省とAAMIが共同なら高いレベルでの証明書となりそうな気がします。
基調講演：AI時代のHTMの未来（Laura Adams氏）に大興奮！🤩🎤
AAMIの最高学習開発責任者であるロバート・バロウズ氏が、本日の最終基調講演者、ローラ・アダムス氏を紹介してくださいました！ ローラ氏は、米国医学アカデミー（NAM）のシニアアドバイザーとして、最先端の科学技術分野で戦略的リーダーシップを発揮し、特にAIに関する国家的な取り組みをリードしている方なんです！
デジタルヘルス、ヘルスケア・イノベーション、人間中心のケアに関する専門知識はピカイチで、たくさんの理事会や評議会にも参加されているんですよ。 ロードアイランド品質研究所の創設者兼CEOを務め、国内外で数々の賞を受賞されているんですって！ さらに、医療改善研究所（IHI）の教員でもあり、ニューヨークを拠点とする医療意思決定支援会社、Decision Support Systemsを設立した経歴もお持ちなんです！
ロバートさんは、「ローラほど優雅で、前向きで、感動的な人物には会ったことがない」と大絶賛！ 彼女の情熱と熱意は、これから皆さんが目の当たりにするように、まさに伝染性だと言っていましたよ！ もう、期待で胸がいっぱいになりますね！✨
さあ、いよいよ本日のメインイベント！ローラ・アダムス氏による基調講演「AI時代のHTMの未来」です！
ローラ氏が登壇すると、来年AAMI Exchangeが彼女の故郷であるコロラドで開催されることについて、とても興奮していると話してくれました。 講演は、ボストンでの面白いエピソードから始まりました。ボストンで「hot doctors」と聞いて、最初はびっくりしたけど、実は「heart doctors」（心臓専門医）のことだったんですって！😂 言葉って面白いですね！
そこから、彼女は「AI時代のHTMの未来」について、熱く語り始めました。 これはエキサイティングで、他とは一線を画す未来だと！ この話が終わる頃には、皆さんがこの未来において果たすべき深いリーダーシップと役割を理解していただけることを願っています。
🤖🚀今日のAIはなぜ違うのか？🤔✨
「AIは50年代から存在した」という声を聞くけど、それはすべて「生成AI以前」の話なんですって！ 今日のAIがなぜ根本的に違うのか、その理由から解説してくれました。
日常生活に浸透するAI！ AIって未来の技術のように感じられるかもしれないけど、実はすでに私たちの生活の一部なんです！
- 飛行機に乗る時、自動操縦で飛んでいたり
- Googleマップでナビを使う時
- クレジットカードの不正利用を検知してくれる時
- SiriやAlexaなどの音声アシスタントを使う時
- ドアベルカメラを設置している時
これら全部、AIが活躍しているんですよ！そう言われれば！って感じですが気づいてましたか？😊
今日のAIを特徴づける4つの要素 今日のAI、特に生成AIが過去のものと異なる理由は、以下の4つの点に集約されるとローラ氏は言います。
- 速度 (Speed): AIの進化の速さは、もはや人間の理解を超えつつあります。あまりの速さに、専門家であるローラ氏でさえ追いつくのが困難で、今ではAIを使って最新情報をスキャンしているほどなんですって！ これはもう、すごいスピード感ですよね！
- 規模 (Scale): 一度AI技術を導入すれば、組織全体に簡単に展開できるんです。例えば、患者さんの転倒防止のための「見守り役」を考えてみてください。人間を雇い、訓練し、管理する代わりに、AIビジョンシステムを導入すれば、コストを抑えつつシステム全体に展開できるんですよ！これって本当に画期的なことですよね！
- 遍在性 (Ubiquity): 医療だけでなく、社会のあらゆる側面にAIが浸透していくでしょう。もう、AIのない世界は考えられなくなりそうですね！
- 民主化 (Democratization): スマートフォンさえあれば、誰でも世界で最も強力な大規模マルチモーダルモデルにアクセスできるんです。これは、かつての技術では考えられなかったこと！技術は特定の場所にいる人だけのものではなくなったんです。
予測AIと生成AI、どう違うの？💡 AIを大きく2つに分けると、「予測AI」と「生成AI」になります。
- 予測AI (Predictive AI): 過去のデータからパターンを学習し、結果を予測します。人間の介入なしに自律的に学習する点が、従来の予測分析とは異なります。
- 臨床での応用例: X線画像からのがんの検出 、患者の転倒リスク予測 。
- HTMでの応用例: 機器のメンテナンス時期の予測 。
- 生成AI (Generative AI): インターネット全体のような膨大なデータから学習し、テキスト、画像、音声、コードなど、全く新しいコンテンツを「創造」します。
- 臨床での応用例: 医師と患者の会話から臨床要約を自動生成 、EHRの膨大なデータから正確な請求コードを生成 。
- 特徴: 専門知識を安価に提供する革命であり、「あなたの肘先にいる同僚や専門家」のような存在です。
生成AIの力：ある少年の物語に感動！😭✨ 生成AIの力を示す感動的な事例が紹介されました。アレックスという少年は、原因不明の背中と下肢の痛みに3年間も苦しんでいました。 17人もの専門医に診てもらっても診断がつかず、母親のコートニーさんは絶望していました。
ある夜、彼女は藁にもすがる思いで、アレックスの医療記録のすべてをChatGPTに入力し、「何が見えるか？」と尋ねました。 AIは「脊髄係留症候群（Tethered Cord Syndrome）」の可能性を指摘しました。これは、脊髄が異常に癒着し、子供の成長と共に引き伸ばされて痛みを引き起こす病気なんです。
この情報をもとに医師に相談した結果、なんとアレックスは1週間ほどで手術を受け、術後には元気に走り回れるようになったんです！ これは、AIが患者さんやその家族にとって、「第二の意見」や「専門家」となり得ることを示す、本当に感動的な事例ですよね。AIが、人間の思考を助けるツールとして、こんなにも素晴らしい結果を生み出すなんて！
AIの二面性：希望、誇大広告、約束、そして危険！⚖️💡⚠️
AIには大きな可能性がありますが、現実的かつバランスの取れた視点を持つことが重要です。 希望、誇大広告、約束、そして危険という4つの側面を見ていきましょう。
希望 (Hope): 医療の難題解決への期待！🌟 AIは、私たちが長年抱えてきた医療の最も困難な問題を解決する鍵を握っているかもしれません。
- 医療システムの改善: 米国の医療は、他の先進国に比べて非常に高コストでありながら、質が低いという問題を抱えています。 AIは、この非効率性を改善する可能性を秘めているんです。
- 患者安全の向上: 25年前に「To Err is Human（人は誰でも間違える）」という報告書が発表されて以来、医療過誤の問題は依然として深刻です。 ローラ氏自身も、若い看護師時代に投薬ミスで7歳の子供を危険に晒した苦い経験があるそうです。その原因は個人のミスだけでなく、エラーを許容してしまうシステムの欠陥にありました。 AIは、このようなシステムをより安全に設計し、医療従事者が二度とローラ氏のような経験をしないようにするための強力なツールとなり得るんです！
- 燃え尽き症候群の緩和: 医療従事者の方々の負担を軽減してくれることも期待されています。 医療はストレスが多い仕事だから、これは本当に嬉しいですね！
誇大広告 (Hype): 過度な期待への警鐘！🚨 テクノロジーには誇大広告がつきものです。ガードナーのハイプサイクルによれば、AIは現在「過度な期待のピーク」に向かっています。
- 過去の教訓: 「一滴の血液で全ての検査が可能」と謳い、次世代のスティーブ・ジョブズとまで言われたセラノスのエリザベス・ホームズは、投資家を欺いた罪で現在服役中です。 AIに関する「AIが全ての問題を解決する」「AIは人間より賢くなる」といった単純な見方には注意が必要だとローラ氏は強調していました。
- AIに関する誇大広告: 今では「AIが搭載された」という言葉をどこでも聞きますよね。オートミールまでAIが搭載されているなんて冗談も飛び出しました（笑）。 AIが全てを解決するわけではないという冷静な視点を持つことが大切です。
約束 (Promise): AIがもたらす具体的な機会！🌈 誇大広告を差し引いても、AIがもたらす約束は計り知れません。
- 管理業務の効率化
- 臨床診断の精度向上
- 患者エンゲージメントの強化
- EHRの最適化
- 品質と安全性の向上（これは特に期待大です！ ）
- トレーニングと教育の変革（まるでインストラクターがいつもそばにいるみたい！ ）
- 行動医学（Behavioral Health）: 特に音声AIは、声の微細な振動からパーキンソン病、うつ病、心疾患などを検出できるほどの力を持っています。 これは、電話やZoom通話だけで診断が可能になることを意味し、非常に大きな可能性を秘めています。 しかし、これは同時に「思考を読まれる」という恐ろしい可能性も示唆しており、その力には慎重な対応が求められます。
危険 (Peril): 向き合うべき脅威！😈 AIは道徳観を持たないツールであり、善にも悪にも使えます。
- プライバシーの喪失: AIの学習データとして医療情報が売買されるケースや、匿名化が不十分なままデータが利用されるリスクがあります。 これは本当に深刻な問題ですよね。
- バイアスの永続化: AIは学習データに含まれる社会的なバイアスを反映・増幅させます。 例えば、白人の肌を基準に訓練されたパルスオキシメーターは、有色人種の血中酸素飽和度を不正確に高く測定し、適切な治療機会を奪う可能性があります。 また、アジア人女性の写真を「よりプロフェッショナルに」とAIに修正させたところ、白人化されてしまった事例もあります。
- ハルシネーション（幻覚）: AIは、存在しない事実や判例を「作り出す」ことがあります。 これは、AIの回答を鵜呑みにすることの危険性を示しています。ローラ氏自身も、あるAIの回答を別のAIに検証させることで、この問題に対処しているそうです。
- サイバーセキュリティ: AIシステムの普及は、新たなサイバーセキュリティ上の脅威も生み出します。
責任あるAIの実現へ：医療AI行動規範！🛡️💡
これらの危険に対処するため、米国医学アカデミー（NAM）は、業界のベストプラクティスを統合し、「医療AI行動規範（Healthcare AI Code of Conduct）」を策定しました。 これは、複雑な問題を統治するための「シンプルなルール」を目指したものです。 AAMIもこの策定に貢献しているんですよ！
6つのコミットメント この規範は、覚えやすく、あらゆる場面で使えるように、6つの核となるコミットメントに集約されています。
- 人間の健康とつながりの優先: AIは人間の幸福と健康を向上させるために開発・利用されるべきである。 （AIが請求を拒否するような事例があったから、これは特に重要視されたんですって！ ）
- 公平な利益とリスクの分配: AIの恩恵とリスクが公平に分配されることを保証し、関係者をパートナーとして開発プロセスに関与させる。
- 労働力の支援: AIは医療従事者の情熱や目的意識を深めるものであり、負担を増やすものであってはならない。
- 透明性のある監視と共有: AIの運用状況についてオープンに情報を共有し、互いに学び合う。
- 協調的な学習と継続的改善: 継続的に革新、導入、改善を行う。
- 共有された目的意識の醸成: 医療従事者の道徳的な幸福感と共有された目的意識を育む。
次のステップ：基準（Standards）の重要性！🌟 私たちの次の焦点は、「AI時代の患者安全」です。 そのための国家戦略を策定する上で、この行動規範が基盤となります。 そして、その戦略の核心の一つが「基準（Standards）」の策定です。 現在の政府は規制強化に慎重であり、業界による自主的な基準設定を期待しています。 この分野でリーダーシップを発揮することは、皆さんHTM専門家にとって、まさに「黄金の好機」です。 皆さんが策定する基準こそが、AIが善のために機能するか、悪のために機能するかを形作るメカニズムとなるのです。 だから、基準作りにはHTM専門家の皆さんの力が必要なんですって！
AIとHTM専門家の未来：役割の進化と新たな機会！🚀👩💻
AIは皆さんの仕事を根本から変えます。しかし、それは脅威ではなく、エキサイティングな機会です！
役割の進化：修理屋から統合者へ！🔧➡️🔗 皆さんの役割は、もはやスタンドアロンのデバイスを修理する「修理屋（Fixer）」ではありません。高度にネットワーク化され、接続されたインテリジェントなシステム全体を安全かつ確実に機能させる「統合者（Integrator）」へと進化します。 これは、とてもエキサイティングな時代ですね！
AIは仕事を奪うのではなく、仕事を変える！🔄 「AIが労働者を置き換える」とよく言われますが、より正確には「AIを使う労働者が、AIを使わない労働者を置き換える」のです。 これは、皆さんにとって学びと成長への行動喚起です。 皆さんはもはや舞台裏の存在ではなく、医療の最前線に立つ重要なチームメンバーです。 昨日の基調講演でも、医療機器やAIを使った医療提供がいかに増えているか聞きましたよね！ そう、それが皆さんなんです！
HTMはイノベーションそのものである！💡✨ 皆さんは単にイノベーションを「支援する」のではありません。AIとの共同創造者（Co-creator）として、皆さん自身が「イノベーションそのもの」なのです！ 明日のシステムは、皆さんの今日のリーダーシップにかかっています。
具体的なAIツールの活用例！📊🩺 すでに、予測AIを活用したツールが実用化されています。
- 予防保全
- 資産追跡と利用率の最適化
- サイバーセキュリティ監視（AIが24時間365日監視してくれるから、人間の負担が減るんです！ ）
- 作業指示の最適化
これらのツールは、大病院だけでなく、地方の小規模な病院でも利用可能なものが登場しており、誰も取り残されることはありません。 ローラ氏も、自身のルーツが地方にあるからこそ、この点には特に喜びを感じているそうです！
新たな機会：生成AIが切り拓く未来！🌌✨ さらに、生成AIは以下のような新たな可能性を切り拓きます。
- 文書作成の自動化: メンテナンスログ、コンプライアンス要約、SOPなどを自動生成します。 これでコンプライアンス監視もAIにお任せできちゃうかも！
- スマートなトラブルシューティング支援: サービス履歴やマニュアルを瞬時に参照し、修理手順を提示するチャットボット。
- 予測的インサイトのナラティブ: センサーデータのパターンから、故障の予兆などを物語形式で解説します。
- 知識の拡大: トレーニング資料やプロトコルを常に最新の状態に保ちます。 面倒な更新作業がAIにお任せできるなんて、最高ですよね！
- 音声プロンプトによる診断: 問題を口頭で説明するだけで、AIが解決策を提案します。 まるでいつでもどこでも専門家がそばにいてくれるみたい！
まとめと結論：私たちの「見えざる手」が未来を創る！🤲✨
AIはHTMの未来を大きく変え、皆さんの仕事に「深遠な（profound）」影響を与えます。 今は、学び、成長し、互いにつながるための素晴らしい時です。 みんなで一緒に学ぶことで、信じられないほどのエネルギーが生まれるんです！ まさに「全員が教え、全員が学ぶ」瞬間ですね。
AIには計り知れない約束がありますが、それと同時に危険性にも断固として対処しなければなりません。 私たちはまだAIの旅の初期段階にいます。 でも、共に学び、共に創造することで、より良い未来を築くことができるんです。 AAMIと米国医学アカデミー（NAM）も共同創造者として、この活動を進めています！
そして、ローラ氏が最後に贈ってくれた言葉が、本当に心に響きました。 「皆さんの仕事は『見えざる手』です。皆さんが触れる命の数は、計り知れません。皆さんは単に機能するデバイスを生産しているのではなく、人々の人生における大切な瞬間、記念日、そして記憶を可能にしているのです。」
そして、この言葉で締めくくられました。 「あなたの仕事によって救われる次の患者は、あなたの名前を知ることはないでしょう。しかし、彼らはあなたのインパクトを必ず知ることになります。」
私たちの仕事が、どれだけ多くの人々の人生を支え、未来を創っているのか…改めてその尊さを感じました。この感動を胸に、これからもHTMの未来を共に創っていきましょう！
４．質疑応答：AIとの賢い付き合い方、教えちゃいます！🗣️💡
質問1：ヘルスケア分野で、AIモデルの性能を評価するための標準的なベンチマークはありますか？
回答（ローラ・アダムス氏）： 素晴らしい質問です！現状、数学の試験のような一般的なベンチマークは存在するけど、残念ながらヘルスケアに特化したものはないんですって。 これは大きな課題だけど、だからこそ、私たちが作るべきなんです！ ヘルスケア分野では、何が機能して、何が機能しないのかを定量的に評価するデータが不足しているから、今こそ、そのベンチマークを作る絶好の機会なんだそうです。ローラ氏は「ぜひ一緒に作りましょう！」と力強く呼びかけていましたよ！
質問2：AIについて学ぶには、どこから始めればよいですか？
回答（ローラ・アダムス氏）： まずは、AAMIが発信する最新情報に常に注目してください！ そして、ChatGPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル（無料版でもOK！）に登録して、実際にAIと対話してみるのがおすすめです。
「私は今、この段階にいるんだけど、何を学ぶべきかな？」「学習の優先順位トップ3は何だと思う？」なんて聞いてみてください。 AIはあなた専用の教育プランを立ててくれるんですって！ その答えが信用できなければ、その回答を別のAIに見せて評価させたり、より良い答えを求めればいいんです。 AIはインターネット上の膨大な知識ベースにアクセスできるから、あなたの専門分野について、望む限り深く掘り下げて学ぶことができますよ。 「今すぐ始めることをお勧めします！」とローラ氏も強調していました。
５．閉会：未来への展望と感謝！🎉🌈
閉会の挨拶は、ロバート・バロウズ氏が再び登壇！ ローラ氏の講演を聞いて、ご自身もAIツールに「私について知っていることをすべて教えて」と尋ねてみたそうです。驚いたことに、AIは最後に「ワイルドカードの推測」として、「あなたは演台に立ったことがある、おそらく一度ならず」と指摘したんですって！ ロバートさんは「私が今、再びこの演台に立っているのは、何かの縁かもしれません」とユーモアを交えて語ってくれました。
ローラ氏の素晴らしい講演に心から感謝し、AAMIはNAM（米国医学アカデミー）と協力して、AI行動規範の導入と適用を推進していくそうです。 現在、この規範の要約版を作成中で、皆さんが組織内で対話を進める一助となることを願っているとのこと！ 最新情報は、ぜひAAMIのHTMニュースレターに登録して確認してくださいね！
最後に、ロバートさんはこのAAMI eXchangeを素晴らしいものにしてくれた参加者の皆さんに、心からの感謝を伝えました。 「皆様の存在なくして、このイベントは成り立ちません。HTMコミュニティと患者のために尽力される皆様に感謝いたします。」という言葉に、会場は温かい拍手に包まれました。
「来年、デンバーで再びお会いできることを心から願っています！それでは、お気をつけてお帰りください！」
私たちHTM専門家が、AIという新しい技術の波に乗り、未来の医療をより安全に、より効率的に、そしてより人間らしくしていくためのリーダーシップを発揮していく！ そんな希望に満ちた講演でした。
これからも一緒に学び、成長していきましょうね！
また次のブログでお会いしましょう！バイバイ！👋😊
