AIは医療先行承認を改善するか悪化させるか

米国の政府機関が、医療保険の適用可否判定にAIを導入するパイロットプログラムを開始した。保険会社が医療行為の必要性を審査する「先行承認」という仕組みは、日々数百万件が行き交っている。医師は治療方針を立てても、保険会社の承認を待つ間に、患者の容態が悪化することもある。このボトルネックを自動化し、承認時間を短縮しようという試みだ。

表面上は「効率化」「迅速化」という美しい言葉が掲げられている。だが、その裏側にあるのは、保険会社による「判定責任の移譲」だ。万一、AIが誤った判定を下して患者に害が生じたとしても、「アルゴリズムがそう判定した」という言い訳が手に入る。同時に、AIには医療現場の例外的状況への対応能力がない。複雑な既往歴、稀な疾患、患者個別の事情といった文脈は、データとして学習しづらい。結果として、承認プロセスは「効率的」になっても、「患者に優しい」にはならない可能性が極めて高い。

医療における自動化には、本質的な矛盾が潜んでいる。医療は、確率論的な最適化だけでは成り立たない領域だ。複数の治療法が存在し、患者の価値観や生活背景によって最適解が変わる。そこに人間の判断が必要だからこそ、医療は「サービス」であり「産業」なのだ。AIが効率化すれば、その先に待っているのは「組織都合」に最適化されたシステムであって、「患者幸福」に最適化されたそれではない。

日本の医療・介護業界も、同じ選択を迫られつつある。業務フロー改善の手段としてAIを活用することは正当だ。だが、経営判断、医療判定、責任といった人間にしかできない決定をAIに委譲することは、別の問題だ。「効率化」と「人間中心」は時に相容れない。その葛藤と向き合わずにAIを導入すれば、一時の効率改善と引き換えに、組織として払うべき代価は極めて大きくなる。