「これは流行ではない」: 行動の健康を生成 AI から実行できない理由

Chris Larson が提案した DALL-E

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生成 AI は行動の健康のために登場しました。 さて問題は、業界はそれに対してどうするのかということだ。

テクノロジーに対する先進的かつ革新的なアプローチは、行動健康産業が最も差し迫った課題のいくつかに取り組むのに役立つ可能性があります。 さらに、早期導入により、業界は生成 AI の開発と実装全体において有意義な役割を果たすことができる可能性があります。 最先端のテクノロジーを採用することで、問題行動医療提供者が新しいテクノロジーの導入に乗り遅れることを防ぐこともできるかもしれません。

「[新しいテクノロジー]はすべてが言われているとおりに機能するわけではありませんが、十分に早い段階でそれを受け入れれば、製品の見た目や感触、動作についてより多くの発言権を持つことがわかりました。 」とGaudenzia CEOのDale Klatzker氏はBHBに語った。 「意欲的なパートナーがいれば、何かをより完全に焼き上げたときよりもさまざまな方法でそれらを調整できます。やりたいという意欲があまりありません。」

1968 年に設立され、ペンシルバニア州ノリスタウンに本拠を置く Gaudenzia は、ペンシルバニア州とメリーランド州で最大の非営利依存症治療プロバイダーです。 同社はデラウェア州でも事業を展開しており、ワシントン DC にも関連会社を持っています。6 月 30 日に終了した 2022 会計年度には、1 億 1,400 万ドルの収益を上げました。

クラツカー氏によると、この組織は健康の社会的決定要因にいち早く取り組み、低所得者向けの住宅を独自に開発したものの、テクノロジーの導入は遅かったという。

Gaudenzia は 5 年前に電子医療記録 (EHR) を導入しました。 行動健康分野における EHR の普及率が低いことを考慮すると、これはかなりのことです。

たとえば、電子医療記録 (EHR) の使用状況に関するある調査では、行動医療専門家の 55% が EHR を使用したことがありません。 他の調査では、精神科病院の 47% が EHR を使用しており、医療システムと提携している大規模施設は認定 EHR を採用する可能性が高いことがわかりました。

EHR は他のヘルスケア分野にとって重要な要素ですが、さまざまな行動健康分野ではさらに導入が進んでいません。

メディケイドを利用している民間の精神保健機関の約 37% が電子医療記録 (EHR) を使用しています。 さらに、メディケイド・CHIP支払い・アクセス委員会（MACPAC）の報告書によると、メディケイドを受け入れている民間の薬物使用障害治療提供者の32％がEHRを使用している。

約 2 年半前、Gaudenzia は Eleos という AI ツール プロバイダーと契約しました。 Eleos は、自然言語処理、書き言葉と話し言葉を理解してエンコードできるテクノロジー、および生成 AI を使用して、セラピー セッションから洞察を引き出します。 文書化を自動化し、特定の治療介入の有無と質を追跡します。

前者の機能は、組織のテクノロジーの取り組みにおいて重要な時期に導入されました。 Gaudenzia はまだ EHR 文書化の実践を標準化していませんでした。 Eleos ツールの導入と展開は、臨床医のために迅速かつ一貫して「信じられないほど強力な」ソリューションを提供しました。

「当社のスタッフはこれに非常に依存するようになりました」とクラツカー氏は語った。 「チャート作成にかかる時間を 30% ～ 40% 節約できます。」

現在、イノベーション志向の行動医療組織の多くが生成 AI ツールを使用しています。 行動的健康分野におけるその地位の問題は、その地位があるかどうかではありません。 むしろ、それがどのように使用され、臨床実践にどれだけ深く浸透するかが重要です。

生成 AI はまだ初期段階にありますが、その洗練性により他のテクノロジーが急速に改善され、加速が促進され、この種のサービスの能力と可用性が再帰的に増加します。

「これは流行ではありません」とデジタル遠隔医療スタートアップCerebralのCEO、David Mou氏はBHBに語った。 「これは非常に、非常に現実的です。」

家族経営や資金不足の非営利団体が多いこの業界の細分化された性質は、生成型 AI の普及に対する新たな障壁となっていますが、資金繰りに困っている組織が独自の技術ツールを開発するのに役立つツールになる可能性もあります。 。

You Are Accountable の CEO 兼共同創設者である Matthew Serel 氏は、OpenAI の GPT-4 モデルと Microsoft の Azure Speech Service の音声テキスト変換ツールを使用してクライアント メモ生成ツールを開発しました。 彼はまた、ビジネス パートナーで You Are Accountable の最高会員責任者である AJ Diaz にちなんで名付けられた、AskAJ と呼ばれる、会社の文書、ポリシー、手順に基づいてトレーニングされた生成 AI モデルも作成しました。

「文書化は非常に重要ですが、時間がかかりますし、率直に言って、それは好ましくない活動です」とセレル氏はBHBに語った。 「誰もメモを書きたがりません。私は、メモを書くよりも、チームに 1 日に 1 時間のダウンタイムを与えたいと思っています。」

You Are Accountable は、依存症治療中の患者の回復を促進するために、ピアサポート サービス、ケア調整、社会的強化を提供します。

セレル氏自身は、従業員が悲惨な状況にある人々と協力することで影響を受けるかどうかを評価する際に、人間の偏見を乗り越えるのに役立つ従業員エンゲージメント ツールを開発しました。

「行動健康の分野では、それぞれが問題を抱えている人々と協力することになりますが、そうしていると、最終的にはその問題の一部を引き受けることになります」とセレル氏は言う。

Serel はこれらのツールを数日かけて自分で開発することができました。 同社はこれらを展開しており、さらなる調整を検討中です。 その間も、セレルは困難に直面したスタートアップの日常マネージャーとしての役割を維持し続けました。

彼は、コーディングを高速化する AI ツールである GitHub Copilot を使用して、メモ システム、AskAJ、エンゲージメント スコアの背後にあるさまざまな生成 AI ツールの開発と実装を支援しました。

Serel はその経歴により、他のプロバイダーよりも優れています。 彼はプログラマーとしてソフトウェア開発でキャリアをスタートしました。 彼は、応用行動分析で急速に成長した EHR 会社 AccuPoint を設立し、プログラムを作成し、最終的には Therapy Brands に売却しました。

会社が成長する一方で、You Are Accountable はスタートアップ特有のスピードと機敏性を享受しています。

「アイデアがあれば、それを押し出すことができます。私は以前に EHR を構築したことがあり、これらすべての実行方法を知っているので、責任を持ってそれを実行します」と Serel 氏は言いました。 「やる気のある人々が少ない投資で大きな影響を与える余地はたくさんあります。」

セレル氏は、生成型 AI の直接的な影響と実際の応用は、行動医療提供者にとって魅力的な機会となる可能性があると述べ、他の AI ツールがより技術的に進歩するのに役立つ可能性があると付け加えた。

Mou 氏は、今日の生成 AI ツールの開発は急速に進んでいると見ています。 毎週、より洗練された新しいテクノロジーが生み出されます。 同氏はまた、イノベーションの速度が加速すると予想している。

「これは飛躍的なテクノロジーです」とムー氏は語った。 「最終的には商品になると思います。」

最終的に、生成型 AI はヘルスケアとメンタルヘルスに関して非常にコモディティ化されるため、次の課題は実装に関するものになるでしょう。 最終的には、生成 AI の利用の 90% は、たとえば、EHR への挿入とそこからの取り出しを正しく行うこと、生産性への影響を測定すること、患者の成功の向上を評価することなどを保証することになるだろうと、ムー氏は付け加えた。

この取り組みにおいてはCerebralが有利であるとMou氏は述べた。

同社は資金が豊富で、社内の電子健康記録を開発し、機械学習（データに適応したり、データから推論したりする技術）を早い段階から優先事項に据えてきました。

「生成 AI の推進に向けて、私たちはこれを加速していくつもりであり、それが私たちの戦略の重要な部分になるでしょう」とムー氏は語った。 「しかし、この分野は私たちがここでやろうとしていることについてかなりの謙虚さをもつ必要がある。」

簡単に言えば、行動の健康に対する生成 AI の主な約束は、組織と従業員の管理負担を軽減することです。 医療提供者の 70% は、そのような業務は患者ケアに時間がかかると述べていますが、40% は管理タスクが減れば顧客ケアが改善されると述べています。 管理上の負担は燃え尽き症候群の主な要因であり、行動医療の臨床医不足の一因となっています。

クラツカー氏は、「労働力に困難を抱えた環境」により、ガウデンツィアは「ガウデンツィアのような代理店が自らに何らかの優位性をもたらし、人々が細部にこだわらず、訓練されたことに集中できる差別化要因となるためにできることは何でも」と求めていると述べた。あるいは管理上の負担。」

Mou 氏はまた、生成 AI ツールを、臨床的成功の観点から患者が初診に備えられるようにし、ノーショーを抑制する手段としても考えています。 AI ツールは、個人に関する特定のデータを取り込み、特定の患者要因に合わせた最適なアウトリーチについてデータに基づいた決定を下すことができます。

さらに、生成型 AI ツールは、治療計画、薬の使用に関するガイダンス、その他の取り組みに関するコミュニケーションをパーソナライズして、患者の関与と定着率を向上させることができるとムー氏は述べています。

「患者の良好な関与が良好な臨床結果の前提条件であることは誰もが知っています」とムー氏は述べた。 「生成 AI を使用すると、これらのプロジェクトを 30 ～ 40 個実行できるほど効率的に作業できます。

「突然、Cerebral に来る平均的な患者を見ると、その背景に応じて、誰もが個別のコミュニケーションと治療計画を持っています。すべては、良好な臨床結果につながる患者の関与を最適化するためです。」

総合的な仮想行動健康企業 Bright Heart Health の CEO、ジョナサン チャンピ氏も、生成 AI やその他の AI ツールをより効率的にデータを収集する手段として捉えています。 価値に基づくケアへの関心が高まり、行動の客観性が向上するにつれて、ケアの結果やその他のプロセスの測定値は、普遍的ではありませんが、行動の健康においてますます追跡されるようになってきています。

Bright Heart Health は、AI を使用して行動的健康介入の有無と質を評価する企業である Lyssn.io と部分的に提携しています。 また、共感や科学的根拠に基づいた治療の使用などの側面を評価することで、臨床医の具体的なパフォーマンスを測定します。 クライアントは、インタラクティブなトレーニング プラットフォームの一部として、自動メモ生成機能と AI システム（臨床医が検証したケア セッションの記録を数千件に基づいてトレーニング）を利用することもできます。

「結果は非常に主観的なものです」とチャンピ氏は言う。 「これはこの分野にとって本当に大きな不利益だと思います。その一部には、心理療法などの歴史的なルーツがありました。しかし、テクノロジーへのアクセスや、その結果を引き出す能力の欠如も原因の一部だと思います」そこに AI と機械学習が役立つと私は考えています。」

Bright Heart Health は、Lyssn のツールを使用して、認知行動療法 (CBT) と動機付け面接の品質を監視しています。 他の機能に加えて、Lyssn は、同社の医療書記が償還のために医療保険プランに提出するコーディング セッションを支援します。

Gaudenzia と同様に、Bright Heart Health は、臨床医にカルテ作成を要求しないことで、競合他社との差別化を図っています。

さらに将来的には、データの収集と評価が容易かつ迅速に行えるようになり、メンタルヘルスケアの科学に新たな道が開かれる可能性があります。

Lyssn の共同創設者兼最高技術責任者である Michael Tanana 氏は、生成 AI を含む AI は、どのような治療技術がいつ、誰に効果があるかを評価する上で一般的だと考えています。

「私たちは何十億もの単語や発話を、結果とともに文脈に沿って分類することができます」とタナナ氏は言う。 「そしてそれは、心理学の訓練において何を重視すべきかをよりよく理解するあらゆる種類のことにつながるでしょう。」

ムー氏も同様の感想を述べた。 一般的に AI を使用すると、最終的には新しい特定の種類のうつ病の診断と、その診断に特有のクラス最高の治療法が関連付けられる可能性があると理論付けしました。

生成 AI ツールは、患者の受け入れ、トリアージ、患者と医療提供者のマッチングにおいても重要な役割を果たす可能性があり、患者が治療の開始時に適切なレベルのケアと適切な医療提供者を確実に受けられるようにします。

患者の治療や患者とのやり取りにおける AI の倫理については、依然として多くの疑問が残っています。 歴史的に、臨床医は安全性への懸念から AI に懐疑的であり、抵抗さえしてきました。

Mou と Cerebral の場合、すべての生成 AI プログラムにはサービス ループに人間が関与しています。 臨床医は患者の診察に行く前にコミュニケーションを確認します。

「医療は常に人間対人間の関係で成り立っています」とムー氏は語った。 「私個人の意見では、特にメンタルヘルスに関して、自分たちがその代替品になれると考える企業は間違っている。

「私は、単に物事を外に放り出して、ここに箱の中のセラピストがいると言っているだけのカウボーイの一部が、最終的には誰かに実害を与え、医療における生成型 AI の名を傷つけることになるのではないかと心配しています。」

Mou 氏の評価では、生成 AI はセッション間のエンゲージメントに革命をもたらす可能性があります。 精神科医であるムー氏は、過去に患者にセラピーセッションを実施したことがあるが、患者はしばしば彼が与えた練習を完了せず、そのためにセッションに時間を費やしてしまうことがわかった。

カスタマイズされたコンテンツとエンゲージメントツールは、患者が治療で学んだことを実際に実践できるようになり、より良い治療結果をもたらす可能性があります。

しかし同氏は、AIが生成するコミュニケーションがそれであることを明確に示すことが重要だとも述べた。 Cerebral は最近、生成 AI および同様のツールの使用に関する「指導原則」の憲章を発表しました。 透明性は他の 6 つの原則に含まれます。

Mou 氏はまた、Cerebral では患者が AI と直接やり取りすることを許可していないと主張しています。

「私たちはまだそこまで到達していません。私たち分野としてはその準備ができていないと思います」とムー氏は述べ、人間が人間ではなくAIとやり取りしていることを常に明確にする必要があると付け加えた。

しかし、技術開発の再帰的な性質と、そのようなツールに対する患者の慣れと安心感が高まっていることを考慮すると、適切な保護手段と対象分野の専門知識を備えた生成 AI が開発されるのは必然かもしれません。

患者の安全への配慮は非常に重要だとチャンピ氏は語った。 しかし、プロバイダーが生成 AI を使用してセッション間のトレーニングを最適化しようとする場合、この種のツールの使用は避けられません。

「患者対応の機能として AI を決して使用したり導入したりしないと言うのは、世間知らずだと思います」とチャンピ氏は言う。 「最もリスクの低いシナリオから始まり、さらに発展し始め、ガードレールが設置されるだろう。」

一例としては、STOP テクニックと呼ばれる弁証法的行動療法 (DBT) の対処戦略を患者に訓練する生成 AI が挙げられます。 このツールは、技術の完了と成功を評価し、さらなる治療上の決定に情報を提供する可能性があります。 別の例としては、感情調節不全のシナリオトレーニングが挙げられるとチャンピ氏は述べた。

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Chris Larson は、Behavioral Health Business のレポーターです。 彼はブリガム ヤング大学でコミュニケーションの学士号を取得しており、2016 年 12 月からヘルスケア分野を担当しています。彼はルイビル都市圏に拠点を置いています。 仕事以外のときは、妻と 2 人の子供たちと料理やお菓子作り、SF やファンタジー小説の読書を楽しんでいます。