フルプロセス医療AI

当社のクライアントである Fortune 500 健康保険会社は、年間 200 万件を超える診断レポートを処理しています。彼らの運用上の現実は、一連の切断された引き継ぎでした。患者は 1 つのシステムで予約し、診断は別のシステムで文書化され、3 番目のシステムで処方箋が検証され、4 番目のシステムでフォローアップのスケジュールが設定されていました。

それぞれのハンドオフはドロップアウトポイントでした。明確な診察前のガイダンスを受けなかった患者は準備ができていない状態で来院し、臨床医の時間を無駄にしました。診断後は体系的な追跡調査は行われず、慢性疾患を患う患者は診察の合間に定期的に失敗していました。また、保険側が数百万件の書類を処理する一方で、臨床チームには患者の全薬歴にわたる危険な薬物相互作用を発見するための AI を活用したセーフティネットがありませんでした。

クライアントは複数の AI ツールを導入しており、それぞれが 1 つの狭い問題を解決する一方で、患者の対応が断片化されたままになっていました。

• 1.事前相談の情報ギャップ: 患者は計画的な摂取を完了していない状態で予約時間に到着しました。臨床医は、15 分間のスロットのうち最初の 10 分間を費やして、事前に収集できた可能性のある基本的な症状情報を収集しました。
• 2.RAG 幻覚問題: 診断文書解析用の標準 RAG は、医学的に危険な幻覚を引き起こし、ばらばらのバイオマーカーを誤った相関関係に結びつけました。医療においては、確信を持って間違った答えをすることは、答えないことよりも悪いです。
• 3.薬物相互作用の盲点: 既存のシステムは個々の処方箋を検証しましたが、危険な相互作用について患者の完全な薬歴を相互参照することはできませんでした。これは、手動レビューでは対応できない潜在的なリスクでした。
• 4.続報のブラックホール: 診断と治療後、患者が確実に治療計画を完了し、再診に出席し、副作用を報告するための体系的な仕組みはありませんでした。