――心停止をどのようにAIで予測するのか。

ウィリアムス「一般病棟で発生する心停止の66％以上は6時間前から活力兆候、意識水準などが微妙に変わる。AIは人が見逃す微細な変化をデータから読み取る。事前に備えることができるという意味だ。これが重要だ。医療陣がより多くの命を助けられるようになる。患者の安全のためにどのようにAIを体系的に活用するのかを考えなければならない」。


サブ「AIが関連すればこれまでよりも心停止予測の正確度が高まる。火災が発生する時に誤作動なく必ずアラームが鳴る方式に発展したのだ。誤警報が減り不必要な医療陣の出動を防いでくれる」。


――心停止発生前の先制的対応がなぜ重要なのか。

ウィリアムス「NHSの分析によると、心停止予測正確度が高いシステムを使った時に重症患者室の入院期間が平均2．1日減った。重症患者室は病院でコストが最も多くかかる空間だ。1日の入院費だけで2000～2500ポンド（約41万～52万円）かかる。重症患者室入院期間が減れば他の救急患者が入院できる余裕病床も確保できる。医療費増加、病床不足問題を解決できる」。

――看病破産もAIで防げるだろうか。

サブ「心停止発生を防げば後遺症なく日常復帰が可能だ。家族の看病で仕事を辞めて経済的に厳しくなる状況も起きない。一個人の命を超え家族全体の暮らしまで守れると考える」。

韓国でも病院内で心停止が発生すれば重症患者室での集中治療、エクモなど高額装備の使用で1人当たり追加される医療費が平均2000～5000万ウォンに達する。心停止後の脳損傷による長期療養、看病費、生産性損失など社会的費用を合算すれば損失はもっと大きい。

――韓国では心停止予測など医療AI活用を患者個人の選択に任せている。

ウィリアムス「話にならない。病院内で心停止の発生を防ぐのは患者の安全を守る基本的な保健医療インフラだ。早期の日常復帰は国全体の生産性維持ともつながっている。韓国は医療機関の水準が高く医療AI技術力が優れているのになぜそうなのか理解できない。すべての国民が差別なく享受できる普遍的な保健インフラ領域に引き込むことが望ましいと思える」。

サブ「医療専門家集団でAIを活用し入院患者をモニタリングすることに対し異論はない。自動車を買う時に安全ベルトが必要ないからと除ける有償オプションではないのと似ている。財政的側面でも事後収拾よりは事前予防に投資するのが利益だ」。


心停止防げば破産も防げる…看病費爆弾、英国の解決策は「AI」（1）