ジョンズ・ホプキンズ医療とOpenEvidenceは、医学教育と臨床ケアのための「人間中心のAIシステム」を共同開発する提携を発表しました。Fierce Healthcareに先行して内容を明かした幹部によると、このシステムは利用可能な最良のエビデンスと患者の病歴、ジョンズ・ホプキンズの臨床ベストプラクティスを組み合わせ、診療を支援することを目指しています。幹部は、高度なAIが臨床医による情報の推論、文脈化、患者への意思決定をより迅速に助けると説明しました。

ジョンズ・ホプキンズ医療の最高医療情報・AI責任者であるサラ・マレー医師は、エビデンスに基づくAIを臨床ワークフローにより直接組み込み、臨床医が個々の患者ケアの文脈で最新の医学知識にアクセスし活用できるようにしたいと述べました。目標は、影響の大きい臨床ユースケースを特定し、臨床医の業務に自然に溶け込むソリューションを開発し、臨床意思決定、質、患者アウトカムへの影響を厳密に評価することだとしています。マレー氏は、両組織が共同で開発する具体的な機能の定義はまだ初期段階だと指摘し、「独立した医療情報ツールを超えて、医療提供に有意義に統合されたAIへ移行する大きな機会がある」と語りました。

OpenEvidenceは、医療従事者向けに広く使われている臨床意思決定支援プラットフォームであり医療検索エンジンです。同社によると、9月時点で医師、看護師、看護師資格を持つ診療補助者、医師助手を含む、医療ライセンスが確認された米国の臨床医112万人が利用しています。同社は生成AIツールを、マウント・サイナイ・ヘルスシステム、シダーズ・サイナイ・ヘルスシステム、ペン・メディシン、ニューヨーク・プレスビテリアンおよび関連医学部、アドベントヘルス、そして最近ではノースウェスタン・メディシンなど主要な学術医療センターや医療システムに統合しており、ノースウェスタンではプラットフォームが電子カルテ（EHR）に直接組み込まれています。Forbesは先月、OpenEvidenceが9月初めにByers CapitalとAndreessen Horowitzが主導した、これまで未公表だった2億5,000万ドルの資金調達を経て、最近150億ドルの評価に達したと報じました。

両組織は、AIが医学知識を数秒で抽出・統合できるようになるにつれ、臨床医の役割は第一原理に基づく推論、臨床的・文脈的判断、患者ケアの人間的側面といった自動化できないスキルへと移行すると主張しています。AIの役割拡大には、臨床実践と医学教育の両方の再設計が必要だと考えています。ジョンズ・ホプキンズ医療の教育担当副学部長サンジェイ・デサイ医師はインタビューで、学術センターとして技術を研究し、有能な医師の人材を育成・維持し続けることに責任があると述べました。また、認知の外部委託や、医師が求められる能力を備えずに研修を終えるリスクに懸念を示しました。デサイ氏は「これらのツールは猛烈な速さで導入されているため、公衆が期待する形で効果的に導入、実装、監視されるよう、どのように評価と実験を行うべきか」と語りました。

OpenEvidenceと協力し、ジョンズ・ホプキンズは病態生理学、EBM、臨床推論、診断、患者コミュニケーションを重視する医学教育モデルを設計します。デサイ氏によると、AIは画一的な教育から個別化学習への転換を可能にし、学生の臨床経験の不足を特定し、時間基準から能力基準への移行を助けるとのことです。OpenEvidenceの創業者兼CEOであるダニエル・ナドラー氏は、商業的取り決めは開示しないとしたうえで、提携は「少なくとも研究開発および製品協業」だと確認しました。OpenEvidenceの最高医療責任者であるトラビス・ザック医師は声明で、医療の未来は患者を中心に据えるべきであり、ジョンズ・ホプキンズはそれを共に築くのに適していると述べました。

ジョンズ・ホプキンズ医療とOpenEvidenceは、医学教育と臨床ケアのための「人間中心のAIシステム」を共同開発する提携を発表しました。Fierce Healthcareに先行して内容を明かした幹部によると、このシステムは利用可能な最良のエビデンスと患者の病歴、ジョンズ・ホプキンズの臨床ベストプラクティスを組み合わせ、診療を支援することを目指しています。幹部は、高度なAIが臨床医による情報の推論、文脈化、患者への意思決定をより迅速に助けると説明しました。

ジョンズ・ホプキンズ医療の最高医療情報・AI責任者であるサラ・マレー医師は、エビデンスに基づくAIを臨床ワークフローにより直接組み込み、臨床医が個々の患者ケアの文脈で最新の医学知識にアクセスし活用できるようにしたいと述べました。目標は、影響の大きい臨床ユースケースを特定し、臨床医の業務に自然に溶け込むソリューションを開発し、臨床意思決定、質、患者アウトカムへの影響を厳密に評価することだとしています。マレー氏は、両組織が共同で開発する具体的な機能の定義はまだ初期段階だと指摘し、「独立した医療情報ツールを超えて、医療提供に有意義に統合されたAIへ移行する大きな機会がある」と語りました。

OpenEvidenceは、医療従事者向けに広く使われている臨床意思決定支援プラットフォームであり医療検索エンジンです。同社によると、9月時点で医師、看護師、看護師資格を持つ診療補助者、医師助手を含む、医療ライセンスが確認された米国の臨床医112万人が利用しています。同社は生成AIツールを、マウント・サイナイ・ヘルスシステム、シダーズ・サイナイ・ヘルスシステム、ペン・メディシン、ニューヨーク・プレスビテリアンおよび関連医学部、アドベントヘルス、そして最近ではノースウェスタン・メディシンなど主要な学術医療センターや医療システムに統合しており、ノースウェスタンではプラットフォームが電子カルテ（EHR）に直接組み込まれています。Forbesは先月、OpenEvidenceが9月初めにByers CapitalとAndreessen Horowitzが主導した、これまで未公表だった2億5,000万ドルの資金調達を経て、最近150億ドルの評価に達したと報じました。

両組織は、AIが医学知識を数秒で抽出・統合できるようになるにつれ、臨床医の役割は第一原理に基づく推論、臨床的・文脈的判断、患者ケアの人間的側面といった自動化できないスキルへと移行すると主張しています。AIの役割拡大には、臨床実践と医学教育の両方の再設計が必要だと考えています。ジョンズ・ホプキンズ医療の教育担当副学部長サンジェイ・デサイ医師はインタビューで、学術センターとして技術を研究し、有能な医師の人材を育成・維持し続けることに責任があると述べました。また、認知の外部委託や、医師が求められる能力を備えずに研修を終えるリスクに懸念を示しました。デサイ氏は「これらのツールは猛烈な速さで導入されているため、公衆が期待する形で効果的に導入、実装、監視されるよう、どのように評価と実験を行うべきか」と語りました。

OpenEvidenceと協力し、ジョンズ・ホプキンズは病態生理学、EBM、臨床推論、診断、患者コミュニケーションを重視する医学教育モデルを設計します。デサイ氏によると、AIは画一的な教育から個別化学習への転換を可能にし、学生の臨床経験の不足を特定し、時間基準から能力基準への移行を助けるとのことです。OpenEvidenceの創業者兼CEOであるダニエル・ナドラー氏は、商業的取り決めは開示しないとしたうえで、提携は「少なくとも研究開発および製品協業」だと確認しました。OpenEvidenceの最高医療責任者であるトラビス・ザック医師は声明で、医療の未来は患者を中心に据えるべきであり、ジョンズ・ホプキンズはそれを共に築くのに適していると述べました。