1.在宅患者のPX
2.AIによるPX向上
3.今後の予定
1.在宅患者のPX
米国では施設ごとのPX（Patient eXperience;患者経験価値）をわかりやすく星をつけるかたちで、日本の食べログのように評価していることは知られていますが、在宅医療に関しても同様に、2016年から評価しています。
米国のPXサーベイを開発しているCMS（Center for Medicare and Medicaid Services）が行っているもので、HHCAHPS（Home Health Care Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems）サーベイでの在宅患者のPXを評価しています。HHCAHPSにデータが掲載されている医療機関は1万1000施設以上あり、スタート時は約6000施設に星5つが最高評価となるレーティングを実施。次の5つの観点から評価しています。
患者のケア
プロバイダーと患者のコミュニケーション
特定のケアに関する問題
在宅医療機関が提供するケアの総合評価
スター評価の調査サマリー
CMSでは、「HHCAHPSのスター評価は、患者とその家族がより多くの情報を得たうえで医療を決定するのに役立ち、在宅医療機関がより高いレベルの品質とPXを目指して努力することを促します。患者やその家族がこの情報を参考にし、他のプロバイダー比較サイトを訪問してくれることを願っています」とコメントしています。
そのほか、CMSが行っているスター評価は以下になります。
Nursing Home Compare (https://www.medicare.gov/nursinghomecompare/search.html)：各老人ホームの総合的なスター評価を掲載
Physician Compare (https://www.medicare.gov/physiciancompare/search.html)：グループ診療のいくつかの有意義な指標に対する評価
Dialysis Compare (https://www.medicare.gov/dialysisfacilitycompare/#search)：透析センターに関するデータを理解しやすく利用しやすくするためのスター評価
Hospital Compare (https://www.medicare.gov/hospitalcompare/search.html)：消費者が病院を比較・選択しやすくするためにスター評価を使用
HHCAHPSの概要は下記リンクからご確認ください。
Link：https://homehealthcahps.org/
2. AIによるPX向上
病院や、特に大規模な医療機関ではPX向上や健康格差の是正を目的とした患者エンゲージメントの向上など、無数の新しい方法でAIを活用しています。米国のコンサルティング会社・チャーティスのデジタル・リーダー兼チーフ・イノベーション・オフィサーであるTom Kiesauさんは、業界の同僚や専門家とともに、AI（人工知能）に関するラウンドテーブル形式のディスカッションを定期的に開催しています。
医師がAIモデルを使って複雑な専門用語や概念を理解しやすいメッセージに変換する方法、AIに合わせたエンゲージメントによって患者がケアプランや服薬をよりよく守る方法、AIを応用して遺伝学や家族歴の重要な役割を促進する方法、病院のシステムにすでに保存されている可能性のある情報を特定する方法などについてTomさんは見解を示しました。
Q. PX向上にAIが適していると、当初はどのように考えていましたか？
A. PXを低下させている原因の多くは、治療過程における軋轢と、それに伴う次のステップやコミュニケーションに関する混乱です。適切でアクセスしやすい医療提供者を見つけることから、患者との診療中および診療後の信頼できる丁寧な個人的関係を築くことまで、医療提供者は、患者がいつどこで連絡をとるのが適切なのかを知ることが難しいと考えています。
患者が求めているのはアクセスしやすく、応答性が高く、患者や患者のニーズに合わせてカスタマイズされたエクスペリエンスです。AIは理解、合成し、業務プロセスを自動化し、次に何が起こるか／起こるべきかを予測する能力を備えており、ペイシェント・ジャーニーにおける軋轢とそれに伴う患者のフラストレーションを最小限に抑えるのに役立つ、ますます強力なツールとなっています。
例えば、AIは過去の患者の嗜好、幅広いケアに関するジャーニーにおいての現在の位置、医療提供者の専門分野との関連性、予約状況、地理的なデータを集約することで、患者にとってオンラインスケジューリングをより有意義なものにしています。
これらの利点により、患者にとって最も適切で利便性の高い治療を受けるための意思決定が最適化されています。診察中、AIはアンビエント・リスニング・ツールを使用し、その話し合いを電子カルテ上のメモに変換することで、患者と医療者のより積極的なエクスペリエンスを可能にし、紹介や今後の予約スケジュールなどのフォローアップや次のステップを自動化する機会をつくっています。
Q. PX向上に、医師はAIを使って複雑な専門用語や概念を理解しやすいメッセージに翻訳することができると提案しています。
A. AIは、デジタルおよび物理的なチャネル（例えば、テキストメッセージ、ポータル、ハードコピーの予約後計画書など）を通じて患者に提供される文書によるコミュニケーションに対し、患者をより効果的に関与させるための強力な言語ツールです。
患者は、言語、臨床専門知識、一般的な興味、総合的な読解力など、多くの次元にわたって多様な理解レベルをもたらします。コンテンツやコミュニケーションを適応させる能力は患者の理解、エンゲージメント、そして最終的には長期にわたるケアプランの遵守を促進するために、真に変革をもたらす可能性があります。
ChatGPTのようなジェネレーティブAIの最近のバージョンは、与えられた一連のコンテンツを、あらゆる個人に最も適した読解レベルに修正する能力を明確に示しています。これにより、医療提供者は、彼らが訓練され、最も使いやすい専門用語で効率的にメモを取ることができ、AIはその専門用語を取り込み、患者固有のニーズに合わせてよりわかりやすい言語に翻訳することができます。
AIはまた、医療専門用語の各言語への翻訳を推進し、表現や方言のニュアンスの精度を高めることで、患者にとってより利用しやすいコミュニケーションを実現しています。最近のシステマティック・レビューでは75％の研究が、英語が不自由な患者が母国語でケアプランを受け取ったほうがアウトカムがよかったことを示しています。
ジェネレーティブAIツールは、膨大な量の情報を要点を絞って要約する能力も実証しています。多くの患者が読んで理解することができない数ページの退院計画を、1～2段落より理解しやすくすることができます。
Q. さらに、AIによって調整されたエンゲージメントは、患者がケアプランと服薬をよりよく守ることを可能にし、医療システムがより積極的に患者のケアニーズに対応するために手を差し伸べるのを助けることができると示唆しています。
A. AIは、医療機関のリーチを拡大し、健康上のニーズだけでなく、健康管理を最適化するための嗜好に基づいて患者のコホートを正確にセグメント化します。
医療システムがケアとエンゲージメントのためのアクセスポイントの数と種類を拡大するにつれて、個々の患者が自分にとって最も有意義だと思うアクセスポイントにもっと注意を払わなければなりません。AIは、このような意思決定に役立つ重要なツールとなり得ます。積極的なアウトリーチの機会を特定・支援し、患者を現在の健康状態についての議論に巻き込んだり、予防ケアや推奨される次の（臨床的）行動に関して、カスタマイズされたリマインダーを送信したりするうえで、ますます価値が高まっています。
例えば、AIツールは、プライマリ・ケアの年次健診、特に1年以上受診していない患者の受診を促進することができます。これにより比較的健康であることが多く、価値の高い患者集団の収益が増加します。
メディケア受益者のわずか4分の1しか毎年健診に参加していないという事実と、その後何年にもわたって健診を受け続けることで、よりよい健康アウトカムと低い総費用がもたらされる可能性が高いことを考えると、バリュー・ベース・ケアで成功するためには、どのような組織にとっても積極的な関与が不可欠です。
Q. AIは遺伝学と家族歴の重要な役割を促進し、病院のシステムにすでに保存されている可能性のある情報を特定するために適用できるといいます。
A. おそらく、AIの重要性を強調する医療における最も重要なトレンドの1つは、特に遺伝的分野におけるビッグデータの爆発的な増加です。典型的な全ゲノム配列ファイルのサイズは100GBを超えることもあり、精密医療のアプリケーションでは臨床的解釈のために全ゲノムを配列決定する必要は多くありませんが、このデータの大きさを示しています。
AIは、遺伝子バイオバンクのような大規模なデータを処理し、特定の疾患の前症状としてのバイオマーカー間のこれまで知られていなかった関連性を明らかにするうえで、ユニークな立場にあります。
AIが最も影響を及ぼしているのは、臨床的に関連性のある患者コホートを特定し、進行中の臨床試験と患者をより効率的にマッチングさせるためのデータマイニングです。AIは似たような遺伝子プロファイルや変異を持つ患者間のつながりを明らかにし、バイオマーカーの共通点から、どのような治療が最も有益である可能性が高いかについて、より正確な結論を導き出しています。
臨床試験に関しても、AIはEHR内の患者記録をスキャンし、特定の試験の有力な候補となる可能性が最も高い患者を見つけ出し、その革新的技術から恩恵を受ける可能性があります。AIの真の力が発揮されるのは遺伝子データと、医療機関が分析に慣れていない、しかし患者の健康状態を示す指標としてますます関連性が高まっている多様な形態のデータと重ねることです。
貧困率、食糧不足、環境汚染などの社会的影響はすべて、患者の健康問題を管理する能力に悪影響を与える可能性があります。AIは、医療者が患者一人ひとりが直面する固有の課題をよりよく理解し、治療プランを計画するために、データを迅速に取り込み、整理し、分析することができます。
全文は下記リンクからご一読ください。
3. 今後の予定
2024年度のPXE6期生の募集を開始しました。全5回で、PX概論からペイシェントジャーニーマップの作成、PXに欠かせないコミュニケーションなどを学ぶことができます。PXE同期、卒業生とのネットワークにより、PX実践につながる交流も図れます。
医療者だけでなく企業勤務の方も受講可能です。申し込みは下記リンクからお願いします。https://www.pxj.or.jp/pxe6/
※6期からはPX研究会編著の書籍『ペイシェント・エクスペリエンスー日本の医療を変え、質を高める最新メソッド』（三輪書店）をテキストとして使用しますので、受講生の方は下記から各自でご購入をお願いします。
三輪書店オンラインショップhttps://shop.miwapubl.com/products/detail/2713
Amazon https://www.amazon.co.jp/dp/4895908062?ref_=cm_sw_r_cp_ud_dp_TQ04SWYRV6624N0S4X4K
※全国の書店でも購入できます。
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※【お知らせ】日本PX研究会について※
年会費は5000円となります。また、法人会員も受け付けております。詳しくはこちらをご覧ください。
編集部から
最近ドムドムバーガーの存在を知りました。日本で最初のハンバーガーチェーン店で、現在の経営者がおいしさにこだわっていること、千葉県の「市原ぞうの国」に出店するといったセンスも最高。銀座にあるお店では、変わった限定バーガーが食べられます（写真は激辛ソース付きのイカデビルバーガーです）。(F）
