AIスタートアップのNavinaがAmazon Web Servicesを活用して患者のケアを改善

Ronen LaviとShay Pereraは、世界で最も厳しい環境のひとつであるイスラエル国防軍（IDF）のエリート諜報部隊で、AIの開発と導入に長年取り組んできました。Laviはイスラエル軍情報部のAIラボを設立して指揮し、Pereraは同ラボで機械学習とコンピュータビジョンの研究開発を担当しました。2018年に国家安全保障賞を受賞した彼らは、同じような経験やスキルを持つ多くのイスラエル人が先に行ったように、IDFを辞めてスタートアップを立ち上げました。しかし、彼らの場合は、サイバーセキュリティやフィンテック、プロップテックのスタートアップではなく、ヘルスケアのスタートアップで、活況を呈しているスタートアップ国家イスラエルの中でも最も新しいセクターに加わりました。

世界のヘルスケア業界では、急速なデジタルトランスフォーメーション、ヘルスケアデータの急増、ヘルスケア（その管理を含む）の複雑化、有資格者の不足、そしてCovidのパンデミックなどが原因で、検出、診断、治療、予防医療、ウェルネスを支援するためのAIソリューションの需要が高まっています。    デジタル化された医療記録から生み出される豊富なデータは、最新のAIアプローチ（深層学習）が必要とするものであり、事例からの「学習」、特定の判断の自動化、医師や医療スタッフへの支援を可能にします。しかし、それは単に消化しきれないほどのデータ増大を助長します。「データが増えることは本質的に良いことであるという直感的な考えは、誤ったものです。データが多ければ多いほど、患者の理解が深まるわけではありません」とNavinaのCTOであるPereraは言います。データの増大は、医師を苛立たせ、燃え尽き症候群を引き起こします。最近の研究では、医師の燃え尽き症候群は「医師の健康、患者のケア、医療システムに悪影響を及ぼす」と結論づけられており、「米国では医師の50％が燃え尽き症候群を経験しており、多くの専門家がこれを疫病とみなしている」としています。

過剰なデータは、重荷を背負った医師に危機的状況をもたらします。「医師が患者を診察する前の数分間に確認しなければならないデータは、何千もあります」とPereraは言います。Navina社が提供する「患者のポートレート」は1ページの要約で、医師が検索するのが困難なPDFやFAXの画像など、多くのソースから重要な情報を抽出しています。「私たちは、機械に異なるデータソースの異なる言語を理解する方法を教え、医師が理解できる1つの言語で要約文書を得られるように、点と点を結びつける方法を教えています」とPerera氏は説明しています。これを実現するために、Navinaはデータを抽出して医療オントロジーに構造化するNLP（自然言語処理）モデルを開発し、ディープラーニングを用いて、各情報を特定の医療用語コードに関連付けるように分析しています。さらに、Navinaは独自の医療知識グラフを開発し、これを用いて異なる医療オントロジーを接続しています。このナレッジグラフは、医学文献と、専門の医師チームが作成したNavinaの最先端のデータセットの両方に基づいており、Navinaの機械学習モデルのトレーニングに使用されています。一度学習すると、NavinaのAIエンジンは、診断、投薬、検査、バイタル、診察メモ、画像などのリンクを提供することができます。これらの医学的に導かれたマップにより、診断の見落とし、異常な結果、検査の見落とし、テストの見落としなどに関するアラートを提供することができます。これは、AIのパイオニアであるAndrew Ngが最近、データ中心のAIと呼んでいるものの好例で、AIプログラムのトレーニングに使用するデータの質の向上を促し、開発者の仕事の中心にデータを置くために必要なツールやプロセスを構築しています。特に、データセットが比較的少ないヘルスケア分野では、データの質とその意味を理解することが、AI主導のソリューションの成功に不可欠です。

Navinaは、データ中心、患者データ中心であるだけでなく、何よりもまず医師中心です。対象となる顧客の具体的な「ペインポイント」やビジネスニーズに対応することは、あらゆる新規事業の成功にとって重要ですが、特にヘルスケアにおいてはそうです。ヘルスケア市場は、医師や医療機関という多数の意思決定者が存在する市場です。また、コンピュータを使った新しいツールの導入が遅れていることでも知られている市場です。Navina社のCEOであるLaviは、Pereraが軍隊で新技術の導入に携わった経験が、彼らにとって大きな助けになったと言います。「成功させるためには、最初からユーザーと一緒に仕事をするというボトムアップの方法しかありません」。Navinaでは、医師と直接仕事をするようになり、American Academy of Family Physiciansのような適切なデザインパートナーを見つけることができました。「段階的に構築し、ワークフローと適切なアクセラレータを理解し、医師に協力してもらい、医師を中心に置いて、そこから適切な経済性を得るのです」とLaviは付け加えます。

米国におけるバリューベースの医療への移行には、「正しい経済学」が大きく関係しています。これは、医療提供者が患者の健康上の成果に基づいて報酬を得る医療提供モデルであり、患者の健康増進、慢性疾患の影響や発症の減少、より健康的な生活の実現を支援することで報酬を得ることができます。この新しいモデルでは、Navinaは、特定の症状に対する適切なコーディングが各患者に適用されるようにすることで、医師の診療報酬の増加を支援します。例えば、Centers for Medicare & Medicaid Service (CMS)のリスク調整モデルでは、Medicare Advantage患者のリスクスコアを算出します。リスク調整係数（RAF）は、健康状態やその他の要因に基づいて、メディケアアドバンテージの対象となる各受給者に割り当てられます。リスクスコアが高いほど、平均以上の疾病負担を抱えている患者さんであることを示しています。Navina社のAIによって慢性疾患の検出およびコーディングとその治療が支援されれば、医師やコーダーの管理負担の軽減に加えて医療機関にとって数千ドルの月収増につながる可能性があります。250人以上のプロバイダーと30の専門分野を持つ独立系医師グループであるNorthern Ohio Medical Specialists（NOMS Healthcare）に3ヶ月間導入した結果、NOMSでは HCC-RAF（リスク調整係数）スコアが大幅に上昇し、今後の暦年で数百万ドルの収入につながることが期待されるとしています。

医師からのフィードバックを得てAIエンジンの改良に役立てるため、Navina社はまず中規模の診療所をターゲットにしていると言いますが、すでに大規模な診療所とも連携しています。Pereraは、わずか3カ月でソフトウェアの導入に成功したのは、プロセスを加速するためにAWSのリソースを利用したからだと考えており、ヘルスケアに特化したAWSのスケーラブルなソリューションや、セキュリティやアクセスコントロールの機能を挙げています。AWSのヘルスケア＆ライフサイエンススタートアップおよび投資家向けのグローバルリードであるJared Saulも同意見です。「AWSは、Navinaが何百万もの構造化された、あるいは構造化されていない患者の記録を、明確で実用的な診断サマリーに変えるためのクラウドインフラストラクチャと高度なサービスを提供しています。LaviとPereraは、自分たちのスタートアップが、ヘルスケアトランスフォーメーションという大きな動きに参加することに興奮していると言います。この動きは、データの共有、新しく革新的な診療方法の成功的な展開、AIを使ってヘルスケア提供を改善することを奨励するものです。