ヘルスケアにおけるAI：効率化か、それとも隠れたコストか
- •医療機関からは、AI導入による迅速化の反面、管理コストの上昇が報告されている。
- •AI scribe技術の利用拡大と医療請求の複雑化には相関関係がある。
- •現在のAI導入モデルは、管理業務の無駄を解消するどころか、かえって悪化させているとの指摘が出ている。
ヘルスケア管理分野における人工知能の急速な統合は、予想外の壁に直面している。医療現場でのAIは、従来、事前承認や医療コーディングといった膨大な事務作業を劇的に削減すると期待されていた。しかし、ピーターソン・ヘルス・テクノロジー研究所(Peterson Health Technology Institute：医療技術の導入影響を評価する独立系研究機関)の報告書は、より複雑な現状を浮き彫りにしている。
AIシステムは、収益性を改善するどころか、取引量を増大させ、結果として医療システムのコストを押し上げるケースがある。技術と社会の交差点を学ぶ学生にとって、これは「グッドハートの法則」を体現する好例と言えるだろう。指標が目標になると、それは指標としての機能を果たさなくなるという教訓だ。
事務作業を自動化したことで、医療現場では意図せぬフィードバックループが生じている。自動化された事前承認リクエストに対し、保険側も自動拒否で対抗するという「ボット戦争」が勃発しており、これがさらなる人手による介入を招き、当初のコスト削減効果を相殺しているのだ。
問題は、事前承認ワークフローに留まらない。AI scribe、すなわち医師と患者の会話を聴き取り臨床記録を作成するシステムが、結果として医療請求の強度を高めているという指摘がある。これらのツールはより複雑な診断コードを生成しやすく、保険者や患者のコスト負担を増大させる傾向があるためだ。
最も深刻な教訓は、これがソフトウェア自体の欠陥ではなく、周囲の政策やインフラの不備にある点だ。既存の電子カルテがバラバラに分断されているため、サードパーティの「一時しのぎ」のソリューションに頼らざるを得ず、複雑さが増している。21世紀の知能を20世紀の管理体制に無理やり組み込もうとしているのが現状であり、システムのあり方を根本から再設計しない限り、AIの追加は無駄を増幅させるだけだろう。