注：本記事は(2021年7月9日)に公開された(Connected Healthcare: Devices and Data Along a Patient’s Journey)を翻訳して公開したものです。
アレンはこのところ体調が万全ではありません。心配するほどのものではないと自分では思っていますが、以前より疲れやすく、目がかすむことも何度かありました。
このアレンは実在の人物ではありませんが、現代の患者の代表として、彼の体に何が起こっていて、どう治していくのか、一緒に見ていきましょう。アレンは、スマートウォッチのようなウェアラブルデバイスから専用の装具まで、さまざまなコネクテッド医療センサーやデバイスに触れることでしょう。MarketsandMarkets社の調査によると、患者の診断、モニタリング、治療を助けるこのセグメントは、2023年までに633億ドル規模に成長すると見込まれています。1
ここで重要になるのが、データです。
「核心は、このすべてのデータの出所となる患者さまにあります」と、Snowflakeのヘルスケア&ライフサイエンス部門のシニアソリューションズマーケティングマネージャーであるChristina Jimenezは語っています。
「遠隔医療、ホームケア、およびバーチャル治験は、この2、3年だけでも大きく進歩しました。医療用の相互接続デバイスと消費者向け製品との間である種の集束が起きています。」これらのデバイス、すなわちIoMT（インターネットオブメディカルシングス）は、医療提供者に患者の健康と症状に関するより全体論的な視点と、比較のためのより大きなデータセットを提供し、より正確な診断と治療を可能にします。
克服すべき課題はまだたくさんあります。Jimenezによると、プライバシー、セキュリティ、および規制上の問題で、データシェアリングは未だ課題であり続けているとのことです。しかし消費者文化がさまざまなヘルスケア追跡技術を受け入れる方向にシフトしていることからも、将来性は高いと言えます。
アレンは、自身のペイシェントジャーニーの中でどのようなコネクテッドデバイスに出会うでしょうか。また彼の健康問題の診断と治療にどのようなデータが利用されるでしょうか。それでは見ていきましょう。
自宅と職場にて
アレンはジョギングとテニスをするのが好きです。やったりやらなかったりはありますがフィットネス愛好家なので、携帯電話についている基本的な歩数計といった機能を利用する以外にも、時々ハイエンドなスマートウォッチを身につけて、心拍数、血圧、体温などを追跡しています。
これらのコンシューマーデバイスは普及が進んでいますが、アレンは、今では何か「違和感」がある時には、まずこれらのデバイスを確認するようになっています。
コネクテッドデバイスの例
- スマートフォンアプリ
- スマートウォッチ
- スマート体重計
- 家庭用パルスオキシメーター
- 家庭用血圧計
- スマート検体採取トイレ
ウェアラブルデバイスのデータの信頼性 スマートフォン、スマートウォッチ、Fitbitは、短期間で大幅な進歩を遂げ、歩数以外にもさまざまな活動を追跡できるようになりました。タイピングのパターンや体の動きなどの高度な分析により、パーキンソン病などの兆候を捉えることもできます。2 その他にも、血流中の酸素濃度や血液中のブドウ糖レベルを測れる非侵襲性のウェアラブルデバイスもあります。 しかし、これらの家庭用デバイスからのデータはどれだけ信用できるでしょう。せいぜい「便利だけど正確ではない」といったところではないでしょうか。 このデータを最大限に生かすテクニックの1つは、より厳密な検診結果に照らして、デバイスを定期的に較正することです。たとえば、糖尿病患者がリストバンド式の血糖値計を使う場合、10日間ごとに従来の針で刺す血液検査をして、その結果に合わせてウェアラブルの設定を調整します。 ウェアラブルによるモニタリングでは、血糖値の大きな変化を特定できればよいので、測定値が絶対的に正確である必要はありません。
家庭医の診察室にて
アレンの家庭医は、Zoomで彼の訴えと症状を聞き取った後、検査のために来院するよう言いました。
病院では、アレンのバイオマーカーをより正確にとらえ、測定できます。さらに高度な専門機器が、根底にある問題の核心に迫る手助けをしてくれます。
コネクテッドデバイスの例
- 医療用のパルスオキシメーター
- カフ帯を用いる血圧計
- 体重計
- 血糖値計
EMRとの接続 家庭医の診察室やラボにあるデバイスとセンサーは、たいていEMR（電子医療記録）システムに接続されています。 EMRまたはEHR（電子健康記録）システムとは、この数十年間、患者の医療履歴記録の柱であり続けています。これらのシステムの枠を越えたデータシェアリングには、プライバシーの問題や柔軟性のない従来のシステムがネックとなっていますが、研究や診断作業にとってはこのようなデータの共有が重要です。自動データ収集機能によってこれらのシステムを更新できるようになれば、診察時間をさらに短縮し、生産性を上げることができるでしょう。 Jimenezは次のように述べています。「医療機関は、半構造化データの統合に苦心しています。彼らは従来のシステムのコンテキストに埋もれている優れたインサイトを発掘する作業のうち、ほんの表面を掘り始めたところです。一部の分野では、ヘルスケアは技術の導入が他の業界と比べて10年遅れているところもあり、さらなる進歩が必要とされています。」
大病院と研究室にて
アレンの不調の原因はまだはっきりせず、より設備の整った病院で診断を受ける必要が出てきました。
そこでは、医師がアレンのバイタルをリアルタイムにモニタリングして、必要に応じてより専門的なデータを収集できます。
共有され、分析されるデータが多ければ多いほど、病院はより早く相関関係や異常を特定できるようになります。近年の例では、症例分析の結果、心臓の症状である心房細動や不整脈とクローン病との関係が明らかになってきました。3 機械学習をビッグデータに適用することにより、このような関係性の特定をさらに加速できます。
コネクテッドデバイスの例
- MRI、CT、X線、超音波システム
- 投与量計算デバイスとアプリ
- 人工呼吸器
- 手術室のモニターや機器
- 在庫追跡およびセキュリティシステム
- 血液検査や組織生検などのためのラボテストおよび検出システム
ヘルスケアの研究者がいかに安全に（かつセキュアに）医療データを共有しているか パンデミックによりデータの可視化と共有に関する需要が明らかに高まったとJimenezは語っています。しかし、「依然としてためらいと抵抗感があるようです。一番の理由は経費や投資額ですが、この専門職としての文化も要因となっているようです」とのことです。 一方、広く知られている取り組みもたくさんあります。たとえばBroad Instituteという研究施設では、暗号化やその他の技術的コントロールを用いて技術的アプローチを構築しています。テクノロジー企業も数々の選択肢を生み出しています。たとえばSnowflakeのデータプラットフォームは、複数の研究者や組織間で機密データを共有するための「クリーンルーム」スペースを提供しています。 「リーダーたちが口を揃えて『大規模データシェアリングはとても興味深い』と言えば、それは業界にとって目指すべきものとなります」とJimenezは語りました。 データシェアリングはこれからも成長を続けることでしょう。
退院後のケアまたは長期的継続ケア
前述のようなさまざまなコネクテッドデバイスから生成されたデータの助けにより、アレンの病院はある診断を下しました。彼は断続的な運動習慣があったにもかかわらず、糖尿病予備軍となっていました。
個人の特定の健康課題に応じて、追加的なIoMTデバイスやセンサーが、治療と継続的ケアの面でさまざまな役割を果たすことができます。
コネクテッドデバイスの例:
- 服薬と処置のリマインダーおよび追跡アプリ
- ワイヤレスピルディスペンサー
- インプラント（慢性的な痛みを低減する脳インプラントなど）
- 人工装具（パフォーマンスを向上させるマイクロプロセッサやセンサーを組み込んだ義肢など）
データの展望 データアナリティクスとデータシェアリングは、特に稀な症状や病気の場合に長くなりがちな診断過程の短縮や転帰の改善において非常に有望です。 Jimenezは、デバイス設計の迅速な改善について、将来のIoMTの導入を促進する上で重要な役割を担っていると指摘しています。 たとえばインスリンポンプを例に挙げると、次世代版は基本的には小さな粘着パッチや粘着ポッドとなります。「数年前まで、インスリンポンプと言えばウエストポーチのようなスタイルでした。設計に盛り込まれる洗練性と思想はそれだけではありません。開発者は取得する必要があるインサイトについてだけではなく、実際に使う患者さまにとって最適なものは何かという点も考慮します。したがって、患者さまがデバイスを外してしまうなどということは滅多に起こらないでしょう。コネクテッドデバイスによって患者さんが使用時に感じる不便を緩和し、より良い生活を送ることを可能にしたストーリーを聞くのは喜ばしいことです。」
1 https://bit.ly/3hqwwdL
2 https://bit.ly/3hlUs1N
3 https://bit.ly/3qYjOpx