• 王国はAI技術の導入を加速させ、医療提供のあり方を根本的に変えようとしている。

ミゲル・ハドチティ

リヤド：サウジアラビアは人工知能主導型ヘルスケアの地域的パイオニアとしての地位を急速に確立しつつあり、遠隔医療とデジタル革新を活用して医療インフラを近代化し、特に遠隔地や医療サービスが行き届いていない地域における医療へのアクセスを拡大している。

野心的なビジョン2030のアジェンダに導かれ、デジタルヘルスへの投資の増加に後押しされ、王国はAI技術の導入を加速しており、ヘルスケアの提供、管理、体験の方法を根本的に再構築している。

アーサー・D・リトル・ミドル・イーストのパートナー兼ヘルスケア・セクター・リードであるヴィカス・カルバンダ氏はアラブニュースに、AIを活用した遠隔医療により、医療提供者はリアクティブなケアからプロアクティブな健康管理へと移行できるようになりつつあると語った。

歴史的に、アラブ世界全体の医療へのアクセスは不均衡であり、農村部の住民は専門的なサービスを受けられないことが多い。しかしサウジアラビアでは、AIを活用したプラットフォームが、遠隔診察の促進、臨床ワークフローの最適化、病気の早期発見のサポートによって、こうしたギャップの解消に役立っている。

同王国の代表的なイニシアチブのひとつが、AIを診断に活用し、さまざまな場所にいる専門医とリアルタイムで連携する完全デジタル化された施設「セハ・バーチャル病院」だ。カルバンダ氏は、セハ・バーチャル病院を「デジタル機能を医療環境に融合させることで、何が可能になるかを全領域にわたって紹介する出発点」と表現した。

「バーチャル診察、e-ICU、デジタル処方と調剤ワークフロー、AIによる診断機能拡張など、急速に出現している機能によって、このプログラムは、バーチャル・ケア提供モデルが達成できる可能性と、それが医療システムにもたらす価値を実証し始めている」と彼は述べた。

「公共部門から民間部門にインフラ能力を商業化することで、これらの能力をシステム全体に非常に迅速に普及させることができる」という。

もうひとつのイニシアチブは、2022年にAIを使い始め、個人のデータに基づいてパーソナライズされたケアを提案するデジタルプラットフォーム、Nalaだ。Nalaはウェアラブル端末と統合し、バイタルサインを監視して潜在的な健康リスクにフラグを立てる。2023年には、王国のAI主導の緊急ケアセンターのネットワークであるIntegrative Healthに買収された。

テクノロジーを活用したアウトリーチ

遠隔医療は依然としてサウジアラビアのデジタルヘルス戦略の要となっている。バーチャル診察は、患者が遠隔地から医療専門家とつながることを可能にすることで、病院や診療所の負担を軽減するのに役立っている。

「遠隔医療は、特に健康リスク評価に焦点を当てたアクセスやAI機能を実現する主要な手段となり得る。遠隔診断やトリアージ機能を可能にし、より体系的な方法で資金調達とケア提供モデルをまとめる可能性がある」

遠隔医療は、特に健康リスク評価に焦点を当てたアクセスやAI機能を実現する主要な手段となる可能性があり、遠隔診断やトリアージ機能を可能にし、より体系的な方法で資金調達とケア提供モデルをまとめる可能性がある。

アーサー・D・リトル・ミドル・イーストのパートナー兼ヘルスケア・セクター・リード、ヴィカス・カルバンダ（Vikas Kharbanda）氏

スマートフォンの普及率が高く、インターネットへのアクセスが広がっていることが、こうしたツールの導入を後押ししている。サウジ・テレコム社と提携したバビロン・ヘルス社は、症状チェックや診察のためのAIベースのアプリを提供しており、地元のプラットフォームであるCura社は、遠隔診断やデジタル処方で同様のサービスを提供している。

AI：ゲームチェンジャー

人工知能は、臨床上の意思決定をサポートし、治療計画をパーソナライズし、患者ケアを改善する予測的洞察を提供するためにも導入されている。サウジアラビア全土の病院では、業務を最適化し、医療成果を高めるために機械学習を取り入れる動きが加速している。

GlobalDataのレポートによると、AIを活用したモニタリングシステムは現在、王国中の多くの医療施設で使用されている。これらのシステムはリアルタイム分析とセンサー技術を活用し、患者の安全性を高め、人員配置の重圧を軽減するもので、スマートテクノロジーが臨床ケアの日々の現実をどのように再構築しているかを垣間見ることができる。

「AIを活用した遠隔医療ソリューションの多くは、臨床支援ツールとして開発されている。対面でのトリアージは必ずしも必要ではないかもしれないし、必要であれば、より効率的であるべきだ」

それでも、AIシステムを評価するためのベンチマーク・ツールの開発はまだ限られている。Addleshaw Goddardのイノベーション＆リーガル・テクノロジー担当シニア・マネージャーであるジェームズ・タプスコット氏は、「企業が研究開発目的で信頼性の高いベンチマーク・テストを作成するには、かなりの時間とリソースが必要だ」と述べた。

タプスコット氏は、Addleshaw Goddard社の報告書から、特定のAIを活用した検索技術により、商業契約レビューの精度が74％から平均95％に向上したことを示した。人工知能の広範な応用を強調し、特定のシナリオでは、AIモデルは正確さを損なうことなく、人間の対応よりも簡潔な回答を提供できると指摘した。

「遠隔医療に関しては、より簡潔で理解しやすい回答が好まれるかもしれません……このようなモデルが人間と比較してどれほど優れているかを見て、読者は驚くかもしれません」とタプスコット氏は付け加えた。Addleshaw Goddard社のコマーシャル・パートナーであるケリー・ブライス氏は、画像解析は最も一般的なアプリケーションの一つであると述べた。「我々が市場で目にするAIの最も一般的な用途は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像の分析である。これらのソリューションの多くは、非常に高い精度で異常や病気を検出することができ、多くの場合、これまで考えられていたよりも早い段階で検出することができる。」

カルバンダ氏は、AIは外来診察の効率を少なくとも20％向上させ、救急部門や外科部門のボトルネックも緩和することができると述べた。

投資動向

サウジアラビアのデジタルヘルス部門は、公共投資と民間投資の両方によって急速な拡大を遂げている。BlueWeave Consulting社の調査によると、2024年の同国のデジタルヘルス市場規模は32億ドルで、2031年までの年平均成長率は21.3%で、133億ドルに達すると予測している。

カルバンダ氏によると、投資の焦点は 「AI主導の診断、拡張されたケア提供、健康リスクを理解し健康アウトカムを最適化するための資金調達構造におけるプロバイダー-ペイヤーシステムのサポート 」にシフトしているという。

我々が市場で目にするAIの最も一般的な用途は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像の分析である。これらのソリューションの多くは、非常に高い精度で異常や病気を検出することができ、多くの場合、これまで考えられていたよりも早い段階で検出することができる。

Addleshaw Goddard社のコマーシャル・パートナーであるKellie Blyth氏は、画像解析は最も一般的なアプリケーションの一つであると述べた。

タプスコット氏は、エージェント型AIとも呼ばれる半自律型AIは、高齢者介護のようなリスクの低い分野で一般的になり、コスト削減と効率化に役立つ適応型ソリューションを提供する可能性があると指摘した。

またブライス氏は、特に倫理的な使用に関する規制を明確にする必要性を指摘した。彼女は、バイアスを最小限に抑え、臨床現場での安全な使用を保証するための定期的な監視を含む「アルゴリズム警戒」をフレームワークで扱うべきだと述べた。

今後の展望

サウジアラビアのデジタルヘルス戦略は進化を続けており、将来的にはウェアラブルの利用拡大、予測モデリング、AI支援診断などが含まれることになりそうだ。

ブライス氏は、キング・アブドゥラー国際医療センター（KAIMRC）が監督する国立バイオバンクが大きな前進になると述べた。「遠隔医療の真の進歩は、国立バイオバンクの設立によって州レベルでもたらされるでしょう」と彼女は語り、サウジアラビア国民の臨床データの貴重なリソースとして機能することになる。

これは、サウジアラビアのAI会社を通じて行われるコンピューティング・インフラ投資によってさらにサポートされることになる。

ギブソン氏によると、AIを活用したトリアージシステムは近い将来、医療施設全体で常備されるようになり、患者を最初から適切な治療レベルに導くのに役立つという。

導入が進むにつれて、サウジアラビアはデジタルアクセスとAIに裏打ちされた洞察を融合させた医療モデルを開発し、転帰を改善し、より強靭な医療システムをサポートすることを目指している。