最新の医療機関がAIエージェントを活用してワークフロー効率を改善し、ケアにとって重要なインサイトを提供している事例

Zelis、Snowflake IntelligenceでAIエージェントを展開し、ヘルスケアの金融テクノロジーインサイトを迅速に民主化してデータチームのワークロードを劇的に削減

ヘルスケア業界がAIに多額の投資をしているのは、さまざまな理由があります。実際には、経済の他分野と比較してAI導入で先行しており、テクノロジー後進分野とされる業界の評判を変革しつつあります。 

長年にわたる苦労、不足、人員不足の課題を克服し、Mayo Clinicのような大手組織を始めとする医療機関は、人員不足から減少し続ける利益率まで、あらゆる課題に対処するため、切迫感をもってこのテクノロジー活用へ舵を切っています。また、医療利用率やインフレ率の上昇による保険料の増加の制約や医療費の上昇に直面している民間の保険会社も、課題の緩和のためにAIを導入しています。ヘルスケアテクノロジー企業は、製品イノベーションを加速し、市場戦略を改善するために活用しています。しかし、多くの場合、こうした投資は試験的または単発の解決策にとどまります。インパクトのある成果を上げているにもかかわらず、その成果やデータインサイトはビジネスの一部に限られています。 

エージェント型AIが不可欠になるトレンド

ヘルスケアリーダーは、広範な効率化とイノベーションを実現するためには、AIインテリジェンスでオーケストレーションされたシステムが不可欠であることを認識しています。医療保険会社、医療機関、医療制度、公衆衛生機関、テクノロジー組織が、今日の非常に複雑なヘルスケア環境に必要な効率性、インサイト、イノベーションをフル活用できるようにする戦略的シフトを実現するシステムです。エージェント型AIは、コストの削減や義務の遵守（CMSの価値に基づくケアなど）、意思決定の迅速化、不正の事前検知など、あらゆるタスクを支援します。 

こうしたエージェント型AIの活用は、この業界にとって氷山の一角に過ぎません。タスクの編成と完了方法を変革するだけでなく、まったく新しい運用モデルを推進しています。

業界の中核となるエンタープライズエージェントワークフロー

エンタープライズエージェントは、ヘルスエコシステム全体にわたる無数のユースケースに対応できます。以下に、今日の業界における最優先事項の一部を示します。 

1. 臨床ドキュメントと意思決定支援：エージェントは、臨床ノートを文字起こしし、ドキュメントに誤りや矛盾がないかチェックすることで、臨床医が書類作成に費やす時間を解放し、患者とのより貴重な時間を確保できます。また、高リスク患者の潜在的な健康問題を示すこともできます。たとえば、AIエージェントが電子健康記録（EHR）や健康の社会的決定要因（SDoH）データ、調剤履歴、血糖測定器などのデータを横断して患者を継続的にモニタリングすることで、単発の事象としてではなく「リスクパターン」として特定できるようになります。これにより、医師はより迅速に適切な介入を行うことが可能になります。

2. 価値ベースのケアと集団健康管理：エンタープライズエージェントは、ケアパスのオーケストレーション、リスクの予測、医療アウトカムの測定、患者の予防ケアへの参加の確保を通じて、価値ベースのケアを大規模に運用できます。これにより、患者のアウトカムの改善、総医療費の削減、エコシステム全体の連携強化がもたらされます。 

   エージェントは、価値ベースのケアモデルにおける住民の健康管理においても強力な役割を果たすことができます。エンタープライズエージェントは、組織全体にわたって重要な健康データにアクセスできるため、ヘルスケアプロバイダー、医療システム、公衆衛生機関は、大規模な患者パネル全体にわたって継続的なリスクモニター、ケアコーディネーター、ワークフローアクセラレーターとして機能して、住民の健康をプロアクティブに管理できます。ヘルスケア組織は、数千から数百万人の患者にわたるリスクをより効果的かつ迅速に特定できるようになり、ケアギャップの解消、介入の優先順位付け、回避可能な利用の削減が可能になります。

3. 収益サイクル管理と管理運用：このユースケースのエージェントは、低リスクの自動化と意思決定のタスクを引き受けることで高いROIを実現します。たとえば、医療コーディングの実施、請求処理の管理、インテリジェントな予約スケジュール設定（予約枠の最適化など）が可能です。これにより、払い戻しの迅速化、管理コストの削減、請求拒否の減少が実現します。

4. 病院および医療システムの運用：AIエージェントは、臨床、業務、財務の各領域にわたってリアルタイムのコーディネータ、予測者、ワークフローエンジンとして機能することで、病院や医療システムの運用を最適化し、合理化できます。たとえば、患者フローやキャパシティ管理を改善できます。

   病院や医療システムは、利益率が逼迫し、需要の変動、人員不足、データの断片化が生じている複雑な組織です。AIエージェントは、組織が事後対応型の管理から予測型管理に移行できるように支援し、業務効率とプロセスを継続的に改善します。

信頼性、監査可能性、効率性に優れたエージェント

Snowflakeのセキュアで相互運用可能なプラットフォームを基盤とするSnowflake Intelligenceは、アクション可能なインテリジェンスをすべてのビジネスユーザーに提供します。既存のシステム（EHRやRCMプラットフォームなど）、ダッシュボード、ドキュメントにまたがるマルチモーダルな価値あるデータの膨大な蓄積からコンテキストとインサイトを迅速に分析して抽出することで、部門、チーム、組織を横断してユーザーにインサイトを提供できます。 

自然言語を使用することで、非技術系チームは重要な健康データ、財務データ、業務データにアクセスして、より情報に基づいたビジネス意思決定を行えるようになります。Snowflake Intelligenceがあれば、システムを置き換える必要はありません。このテクノロジーは、Snowflakeのプラットフォームを活用して、異なるシステムのデータを統合することで最適な相互運用性を実現します。

ヘルスケア組織は、Snowflake Intelligenceが支援するテクノロジーによって以下が可能になるため、さまざまなワークフローにエージェントを自信を持って使用できます。

• 迅速で詳細な分析：ヘルスケア組織は、データの背後にある事象だけではなく、迅速にその理由を包括的に理解できます。複雑な生データと、そのデータを必要とするユーザーやエージェントの間に存在する豊富なセマンティックレイヤー（変換レイヤー）によって、ユーザーは大規模な意思決定の改善に役立つ知識を得られます。

• 説明と監査が可能な回答：Snowflakeエージェントは、生成されたすべての回答に対して追跡可能なアクションと回答を提供します。エージェントは、回答のソースとデータのリネージを提供することで、ヘルスケア組織が規制コンプライアンスと業務および臨床に必要とする信頼性と透明性を提供し、毎回最適な回答を検証します。

• 組み込みの信頼性とガバナンス：Horizonのエンタープライズグレードのガバナンスとセキュリティのフレームワークを基盤とするSnowflake Intelligence：

  組み込みの暗号化、統合されたロールベースのアクセス制御（RBAC）、属性ベースのアクセス制御（ABAC）、モニタリング、ネットワークポリシーの実装により、データ、アプリ、モデルを保護します。これにより、組織全体でPHIを保護し、HIPAA、CMS、FDAなどの規制を遵守できます。

  自動分類、タグ付け、保護により、マルチモーダルフォーマットの機密データを保護します。

  外部データセットを含むすべてのデータのエンドツーエンドのフローを可視化し、リネージとの関係を把握します。

また、ヘルスケア組織はエンタープライズインテリジェンスレイヤーにより、以下を実現できます。

• 確立された臨床およびコンプライアンスガバナンスのフレームワーク内でエージェントのオーケストレーションをサポートします。

• 主要なAIソリューションとの互換性により、AIエージェントがデータアセットを検索、理解、クエリできます。

• 複数のリージョンやクラウドにまたがってスケーリングできるため、ヘルスケア組織は地域の規制要件に従って、医療機関、医療保険会社、公衆衛生機関などの間でデータを接続して分析できます。 

注目のお客様事例：Zelis、Snowflake Intelligenceでニアリアルタイムのインサイトを加速

Zelisは、医療保険者、医療機関、消費者のためのヘルスケア体験のモダナイゼーションをミッションとする、ヘルスケア金融テクノロジーの大手企業です。同社の最終的な目標は、正確性、効率性、管理と財政の負担の軽減に重点を置いた、業界のための「デジタル決済と情報ハイウェイ」の構築です。 

しかし、Zelisはミッションを実現するために、即時のインサイトを求めるニーズの増加という重要な課題に直面しました。この課題に対応するためには、バッチデータ処理からニアリアルタイムでのデータ取り込みへ進化させ、真のAI-readyを実現する必要がありました。

この課題を解決するために、ZelisはSnowflakeと提携し、データファウンデーション全体をSQL Serverからヘルスケア・ライフサイエンス向けSnowflake AIデータクラウドに移行しました。この移行は、同社のAIドリブンな戦略の基盤となりました。この新しい統合データファウンデーションは、AIデータクラウドに加え、以下をはじめとしたSnowflakeの主要テクノロジーを活用して、ほぼリアルタイムのデータアクセスとエンタープライズクラスのガバナンスを確保しています。

• Openflow取り込みフレームワーク：現在、Zelisが好んで使用しているこのツールは、40以上のソースからほぼリアルタイムのデータをSnowflakeに取り込んでいます。これは、同社がバッチ処理から脱却するための重要なステップです。

• Horizonカタログ：分類（HIPAAなどの規制への準拠をサポート）、匿名化、アクセス制御など、エンタープライズに不可欠なセキュリティとガバナンスの機能を提供することで、高速なデータをユーザーに迅速に提供できます。

• SnowConvert AI：このツールは、既存のあらゆるレガシーワークロードのSnowflakeへの移行を加速し、包括的なモダンデータ環境を実現します。

Snowflake IntelligenceエージェントがZelisに与えた影響

ガバナンスの確保されたSnowflakeの統合プラットフォームにデータファウンデーションを導入したZelisは、Snowflakeエンタープライズエージェントを展開し、業務とチームのキャパシティを変革しました。  エージェントは現在、質問に対するほぼリアルタイムの回答を提供することで、組織全体にわたってデータインサイトを民主化し、コアデータチームの需要を大幅に削減しています。また、ワークフローを合理化し、定期的なデータリクエストへの依存を軽減しました。 

Snowflake Intelligenceを使用した結果、Zelisはスピード、規模、戦略的焦点を大幅に向上できました。

• 現在、20以上の実稼働エージェントがSnowflake Intelligenceを使用して展開されています。

• データチームの効率は急上昇し、わずか1日でインパクトのある概念実証（PoC）エージェントを作成し、2日後にフル稼働に移行しました。

• このパフォーマンスにより、インサイトの提供を全社の数百人のユーザーに拡大できました。
• この変化により、アナリストの役割は手動のキュレーターから高価値のストラテジストへと転換しました。

ヘルスケア業界では、テクノロジー変革の次の波が順調に進んでいます。保険会社、医療機関、ヘルスケアテクノロジー企業、公衆衛生機関など、エコシステム全体にわたる組織では、AIの活用方法や領域が急速に進化しています。リーダー企業はエンタープライズエージェントを導入し、データインサイトの運用と活用方法を根本的に変えています。これにより、貴重な時間とリソースを解放して、患者への最高品質のケアの提供と確保に注力できるようになりました。 

Snowflake Intelligenceの実践の様子について、詳しくはReimagining Cost of Care Management with Snowflake Intelligenceデモをご覧ください。