Northwell Health、データの相互運用と AI で時間を節約し命を守る

※この投稿は米国時間 2021 年 11 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

肺がんは米国ではがんによる死亡原因の第 1 位で、他のがんと同様に良好な治療には早期発見が不可欠です。危険な状態にある患者をスクリーニングすることは、死亡率を下げるうえで重要な要素であり、画像で腫瘍状のものが発見された場合は、さらに検査を受ける必要があります。本日は、Northwell Health が Cloud Healthcare API や BigQuery といった Google Cloud プロダクトを使用して、どのように医療従事者の作業を効率化し、検査で肺がんが進行している可能性が示された患者に優れたケアを提供しているかについて説明します。

Northwell Health はニューヨーク最大の医療機関

Northwell Health は、23 の病院と約 800 の外来患者用施設を持つニューヨーク最大の医療機関です。ノースウェルでは約 4,000 人の医師が毎年何百万人もの患者を治療しており、この規模になると膨大な量の医療データを管理する必要があります。このデータをより適切に管理して活用するために、Northwell Health は 2018 年から Google Cloud と提携をしています。

医療従事者が患者と過ごす時間を増やす

Northwell のエマージング テクノロジー & イノベーション チームの主任開発者である Nic Lorenzen 氏のミッションは、医療従事者のために理にかなった方法でデータをまとめることです。医師が質の高い治療を提供するうえで、非効率的な電子健康記録（EHR）システムが悪影響を及ぼしていることはよく知られています。従来の EHR では多くのタブに情報が分散されており、医療受持者は情報を見つけようとしてコンピュータの操作にかなりの時間を費やさざるを得ません。さらに、治療のスピードが重要です。治療が遅れると、患者は病院で過ごす時間が長くなり、健康状態の悪化に苦しむことになることもあります。

この問題を解決するために、Nic 氏のチームは、インテリジェント臨床医回診アプリを開発して、医療従事者に適切なタイミングで最も関連性の高いデータを提供することに焦点をあてました。こうした分析情報を引き出すために必要なデータは、医療従事者の役割によって異なる可能性があります。つまり、看護師と心臓専門医では注視する内容が異なるのです。このシステムは複数のデータソースを集約し、患者固有の分析情報を医療従事者に提供します。

独自のデータモデルを持ち、リアルタイムでのデータの同期がほとんどない従来の EHR やデータ ウェアハウスでは、このシステムは実現できませんでした。現在は、Google Cloud の Healthcare ソリューションを通じて簡単にアクセスできるデータを使用して、Nic 氏のチームは適切な臨床情報を適切な人材に即座に提供できます。最近では、Nic 氏は次のように述べています。「基本的なプラットフォームの設計に 75% の時間を取られることはなくなりました。その 75% の時間は臨床医と患者のためにより有意義なユースケースに専念するために費やしています。Google Cloud の Healthcare ソリューションによって、開発担当者の生産性が向上し、より有益なことに時間が割けるようになりました。」

医療従事者はこの新しいシステムがゲーム チェンジャーになると考えています。このシステムを導入する前は、医療従事者が医療上の判断を下すうえで必要なデータを見つけるのに、患者 1 人あたり平均で 7～9 分かかっていました。現在は、その集約された情報が 1 秒以内に医療従事者のモバイル デバイスに配信されます。

AI の力で患者が適切な治療を受けることを保証する

患者が必要な治療を受けられない恐れが生じる理由はたくさんあります。たとえば、昨今の患者は複数の病院や診療所に行くことができますが、複数の施設で治療を連携させると複雑になります。地域の病院や診療所はデータを独自にサイロ化しているので、ある診療所が収集した関連情報は別の診療所では見られない可能性があります。臨床データのこうしたずれが患者の治療のずれにつながります。

患者の放射線画像を撮影した場合、画像を取得した当初の理由とは無関係な内容が結果に含まれる可能性があります。たとえば、自動車事故の胸部 CT からがんの可能性がある肺の腫瘍が明らかになることもあります。残念ながら、調査結果からは、患者の大半がこうした偶発的な所見のフォローアップを受けていないことがわかっています。患者が医師の診察を受けた際の当初の理由とは異なるからです。また、患者がフォローアップの治療を受けられるかどうかは、健康の社会的決定要因にも左右されます。このような患者を特定して必要なフォローアップの治療を施すことで、がんの発見の遅れといった不運な出来事を防ぐことができます。

Cloud Healthcare ソリューションを使用して、Northwell Health ではこうした患者を特定する AI モデルを構築し、がん専門医が肺がんの疑いのある患者を適切にフォローアップできるようにしました。AI モデルで放射線診断レポートから偶発的に肺の腫瘍が検出された際には、医師がフォローアップの治療を必要とする患者に連絡できます。Nic 氏によれば同氏のチームは 1 週間でこのシステムを開発したとのことです。「Google Cloud は大変役に立ちました。おかげで私たちはかなり早く AI アプリケーションに着手できました。適切に機能するプラットフォームを構築できています。」

医療システムでは、Google Cloud Healthcare Data Engine という単一のエンドツーエンド ソリューションを使用して、医療分析情報を迅速に生成できるようになりました。Healthcare Data Engine は、Google Cloud Healthcare API の中核的機能に基づいて構築され、拡張されました。患者のデータの相互運用や長期的な記録を可能にすることで、医療データをより迅速に利用できるようになります。Northwell Health では、Google Cloud をプラットフォームの中核として使用しており、最も差し迫った医療上の問題に対して開発担当者が解決策を用意できるようにしています。

このブログ記事にご協力いただいた Cloud Healthcare と Natural Language API のプロダクト管理責任者 Kalyan Pamarthy 氏に深く感謝します。

- Bob Lou 医学博士、Google Cloud Healthcare API プロダクト マネージャー

- Nic Lorenzen、Northwell Health、エマージング テクノロジー & イノベーション、ソフトウェア エンジニアリング アーキテクチャ ディレクター