世界中で、何百万人もの待機手術患者が治療を待っています。医師や手術室スタッフは精力的に医療現場に尽くすも、もはや体力の限界です。財政負担に苦しむ医療機関も多いのではないでしょうか。
ですが新しい人工知能（AI）技術は、手術室の優先順位付けを加速化します。AI は多くの問題を解決するソリューションとして推進されていますが、多くの変数が関係する複雑なスケジュール管理をしている手術室では、AI と機械学習により非効率性を排除し、手術の優先順位を決定することができるという、非常に現実的な機会を提供しています。病院は、手術室の可能性を最大限に高めることができるのです。
実際、現在行われている調査において、Torin は手術時間の予測精度を平均で最大34%向上させました。手術室管理・患者フローマネジメント事業、製品ラインマネジメントディレクターである Matthias Rath は、「最新の機械学習アルゴリズムでこのような予測が可能になったことは感動的です」と述べています。「それは本当に新しく、魅力的なことです。」
手術を複雑化させる要因
パンデミックを原因とした複雑な要因が発生する以前から、手術室時間の最適化は、病院の運営と、より充実した患者経験を実現するために不可欠なものでした。患者にとって、手術の準備をしているときに、スケジュールの問題でまた別の日に来院しなければならないと言われることほど、腹立たしいことはないでしょう。病院にとっても、手術室が十分に活用されていないことほど、コストのかかることはありません。
手術室を維持するには多くの固定費がかかります。2014年にカリフォルニア州の300を超える病院を対象に行われた調査では、手術室の運営には平均して60秒ごとに37ドルのコストがかかることが実証されました[1]。これは1時間あたり約2,220ドルに相当します。それはあくまで平均値です。1分間に100ドルのコストがかかると報告した病院もありました。その調査以来、ほぼすべての医療サービスのコストが上昇しています。
1つの手術室で、1日10件の手術が行われることもあります。大規模な病院では、20の手術室を備えている場合もあります。手術時間は、患者の年齢、体重、健康状態によって複雑化します。さらなる複雑化の要因として、執刀医によって手術時間が異なることがあります。適切な場所に適切なタイミングで人員や設備を届けようとする流れが、推測を誤ることによって滞ってしまい、時間のロスが生まれます。時間のロスは収入のロスとなり、さらに重要なことは、次の手術が延期される可能性があるということです。長時間を待っていた患者が、家に帰り、安心できるまで、さらに長い時間待たなければならないのです。
複雑性を解決するソリューション
このレベルの複雑性に対しては、AI ソリューションが活躍します。手術室の最適化とは、すなわち手術にかかる時間を可能な限り正確に把握し、すべての要素をどのように組み合わせれば一定時間内に手術を着地させられるのか、そして次の手術が時間通りに行われるためにはどのように組み合わせるのか、を理解することを意味します。
Torin OptimalQ を用いると、手術室マネージャーは手術計画と実際の手術進行を比較するデータ分析を行い、計画の不足点を把握することができます。Torin OptimalQ は機械学習を用いて、患者の状態や前回の手術内容など 27 種類の変数を分析し、数千件の手術データを比較することで、手術にかかる時間をより正確に予測します。
10万件の手術からデータを収集し、人間の頭で処理できるよりも多くの変数を考慮に入れたアルゴリズムを育てていくことができます。機械学習により、執刀開始から終刀までの手術時間をより正確に予測できるようになりました。すべての外科系診療科で平均約34%の予測率を改善しました。
AI の利点
AI は変数間の依存関係を認識することができます。例えば、65歳を超える患者の手術にかかる追加時間はどのように算定したらよいのでしょうか。個々人のスキルに基づき、各執刀医が必要とする時間は、どのくらい追加または短縮できるのでしょうか。午前中は午後より手術時間が短いという分析結果も出ています。
機械学習を利用すると、新しい手術が計画され、新しいデータが作成されるたびに、アルゴリズムは学習を通じて精度を向上させていきます。他の手術室管理サービスと組み合わせることで、より混乱が少なく、より予測可能で、よりスムーズなワークフローを実現できます。病院にとっては、毎日、毎週、毎月、より正確な計画を立て、手術室の非稼働時間を減らすことができます。
そして、手術を待つ何百万人もの患者にとっては、早く元気になることを意味するのです。