アル・コバール：ビジョン2030がサウジアラビアの医療変革を加速させる中、専門家は、成功は投資、イノベーション、患者中心のケアの融合にかかっていると語る。

王国の医療セクターは岐路に立たされている。慢性疾患の増加、患者数の急増、医療従事者の不足が医療能力を圧迫している。

新しい病院や診療所には数十億リヤルが投入されているが、指導者たちは、レンガとモルタルだけでは不十分だと言う。

人工知能は、その負担を軽減するテコとしてますます注目されている。しかし、専門家たちは、この技術が銀の弾丸ではないことを警告している。その成功は、どのように導入されるかにかかっている。

サウジアラビアの医療機関と提携している米国のヘルスケアAI企業PersiviaのCEOであるマンスール・カーン博士は、「医療の分断、リソース不足、慢性疾患によるコスト増は、依然として王国最大の課題です」と述べている。

医療にAIを大規模に導入した国はまだありません。サウジアラビアはグローバルな舞台でリードする人材と資金を有しています。

Persivia CEO マンスール・カーン博士

「AIは1つのものではなく、特定の問題やワークフローに対応させ、注意深く使用する必要がある一連の技術です」

市場側からは、リヤドに積極的に進出している世界的な不動産コンサルタント会社、ナイト・フランクのヘルスケア・アドバイザリー担当アソシエイト・パートナー、ギレシュ・クマール博士が、迫り来るキャパシティ・ギャップを指摘している。

今年8月に発表されたナイト・フランクの分析によると、リヤドだけで、5年以内に4500床の新しい病床が必要になるという。

2040年までに不足する病床数は、世界のベンチマークに基づくと15,300床まで増加する可能性がある。

AIの最も強力なユースケースは病院である。画像認識、予測分析、ワークフローの自動化は、ボトルネックを減らし、ネットワーク全体の需要のバランスをとるのに役立つ。

ギレシュ・クマール博士、ナイト・フランク ヘルスケア・アドバイザリー部門アソシエイト・パートナー

「AIの最も強力なユースケースは病院です。画像認識、予測分析、ワークフローの自動化は、ボトルネックを減らし、ネットワーク全体の需要のバランスをとるのに役立ちます」

両専門家は、予測AIが短期的に最も明確な価値を提供することに同意している。患者データを分析することで、リスクの高い患者を特定し、早期介入を可能にする。

世界的に見て、予測ツールを導入している組織は、運営コストを最大25％削減し、再入院を15～20％減少させたと報告している。

米国では、AIによる外来管理を導入した結果、再入院を14.3％削減したネットワークもある。糖尿病と心血管系の疾患が多いサウジアラビアにとって、この利益は一変する可能性がある。

それでも、カーン博士はニュアンスの違いを強調した：「集団をリスク層別化するのであれば、それは生成的AIの仕事ではなく、予測的・処方的AIの仕事です。成功とは、共感＋エビデンス＋ワークフローの適合に等しい」

遠隔医療はもう一つの成長エンジンである。COVID-19の大流行時には、王国のSEHAバーチャル病院が旗艦として登場した。現在では世界最大のバーチャル病院で、150以上の施設を結び、年間48万人以上の患者にサービスを提供している。

民間では、サウジアラビアが開発したメンタルヘルス・アプリ「Labayh」が200万人以上のユーザーを獲得し、7,000万分以上のカウンセリングを提供している。

クマール博士は、デジタルアクセスポイントは病院への負担を軽減し、サービスが行き届いていない地域にもサービスを拡大すると述べた。また、カーン博士は注意点を付け加え、「AIはそれをサポートすべきであり、取って代わるものではありません」と述べた。

ビジョン2030は、フィー・フォー・サービスからバリュー・ベース・ケアへの移行を加速させるものだ。その移行には、資金調達から経営に至るまで、民間の深い関与が必要だとカーン博士は主張する。

クマール博士は、AI導入の触媒として官民パートナーシップを位置づけている。

「公共部門はインフラと規制を、民間部門は敏捷性とグローバルな専門知識をもたらします。公共部門はインフラと規制を、民間部門は敏捷性とグローバルな専門知識をもたらします。両者が協力することで、診断、遠隔医療、人材育成など、AIソリューションを迅速に進めることができます」

ガートナーが今年6月に発表した「バリュー・ベース・ケアにおけるAI」と題する調査は、AIを高度なバリュー・ベース・ケアのための重要な実現技術と呼び、この点を補強している。

バリュー・ベース・ヘルスケアの世界市場は、2023年の122億ドルから2031年には434億ドルに急増すると予測されており、AIがその成長の多くを牽引している。

クマール博士は海外の教訓を指摘する：AIと臨床トレーニングを統合したシンガポールのアカデミック・パスウェイ、中国の胸部X線検査におけるAIの利用、イギリスのAI皮膚科ツールの採用などである。

一方、王国はすでにアハサーで世界初のAIを活用した診療所を開設するなど、大胆なアイデアを試している。

カーン博士にとって、このパイオニア精神こそがチャンスなのだ。「医療にAIを大規模に導入した国はまだありません。サウジアラビアには、世界の舞台でリードする人材と資金があります」

リスクについてクマール博士は、サウジアラビアのデータ・AI当局が2024年に患者のプライバシーと倫理を守るための枠組みを確立したことを指摘している。

カーン博士は、導入は臨床医や患者との共同設計が必要であり、価値の高い狭いユースケースから始めるべきだと主張する。「AIは人間の経験を圧倒するものではなく、強化するものであるべきだ」と彼は言う。

ガートナー社は、臨床医が疲弊しないよう、AIモデルの偏りを継続的に監視し、ワークフローと整合させる必要があると警告している。

2030年までに、サウジアラビアの医療システムは大きく様変わりすると予測されている。

AIは、予測的洞察によって臨床医に力を与え、日常業務を自動化し、デジタル・プラットフォームを通じてアクセスを拡大することで、反応的治療から予防的治療へのシフトを支えるだろう。

しかし、すべての投資と革新のために、最終的な指標はモデルの精度ではなく、先にカーン博士が言ったように改善された人命となるだろう。