解決策
1990年代、外科医のテオドール・グランチャロフは自身の手術のVHS録画を見て、自己イメージが打ち砕かれた。「私の認識では、自分のパフォーマンスは素晴らしいものだった。その映像を見るまでは」。30分の手術が、誤った器具と粗い剥離によって90分に延びていた。彼の結論はこうだった。外科医は自分の過ちを認めるのが著しく苦手であり、「成功と失敗の間の唯一の障壁が人間である限り、エラーは存在する」。
彼がSurgical Safety Technologiesで作り上げた製品は、手術室版の航空機のブラックボックスだ。パノラマカメラ、マイク、麻酔モニターが手術室全体を記録する。メドトロニック、ジョンソン・エンド・ジョンソン、インテュイティブ・サージカルといった競合が捉える術中の映像だけでなく、ドアが開く頻度や、症例と無関係な会話がどれだけ行われるかも含まれる。AIがその洪水のようなデータの分析を助ける。このボックスは現在、マウント・サイナイからデューク、メイヨー・クリニックまで、米国、カナダ、西ヨーロッパのほぼ40の施設で稼働している。
証拠は具体的だ。2022年に『Annals of Surgery』に掲載された研究では、手術の5回に1回で手術チェックリストが守られておらず、それが感染症の増加に寄与した可能性が高いことが判明した。ブラックボックスのデータは、婦人科の手術室では聴覚的な妨害(ドア、アラーム、ポケットベル)が毎分発生し、腹腔鏡症例では術中エラーが中央値で20件発生することを示した。病院はこのデータを改善に活用している。デュークは抗菌薬の投与タイミングを確認し、複数の病院では説明のつかない空白を記録し分析担当者に録画をレビューさせることで、症例間の遊休時間を削減した。
摩擦は技術的ではなく人的なものだ。一部の外科医はブラックボックスが設置された状態での手術を拒否し、一部のシステムはプライバシー、規律、法的リスクをめぐって妨害された。また、批評家のJ・ディミックが指摘したように、ブラックボックスが合併症を減らし命を救うという大規模な査読済みの証拠はまだなく、導入の根拠は依然としてグランチャロフが描く航空の類推に依存している。航空では記録によって、1970年の100万便あたり6.5件だった死亡事故が現在では0.5件未満に減少した。
達成したこと
手術室のための航空機型ブラックボックス。パノラマカメラ、マイク、麻酔モニターがすべてを記録し、AIがその洪水のようなデータを計数に変える。
うまくいった理由
182|手術室は「おそらく病院内で最も測定されている場所でありながら、最も記録が不十分な場所の一つ」である。エラーは事後の回想としてしか表面化せず、それは過少報告で実態を良く見せる。
174|患者の身体だけでなく環境全体を捉えることで、ドアの開閉、中断、遊休の入れ替えといった、技術のみのシステムでは見えないシステム的な原因が明らかになる。
148|自動計数は責任追及を測定に変える。病院は個人を懲戒するのではなく、抗菌薬のタイミングのような集計パターンに基づいて行動する。
航空は設計と販売の両方の根拠を提供した。記録によって航空の死亡事故は100万便あたり6.5件から0.5件未満に減少し、グランチャロフは手術でも同じことが起きると予測している。
応用できること
フィードバックが記憶と自己利益に依存するシステムは失敗する。環境を計測すれば、改善は誰が過ちを認めるかに依存しなくなる。
その後
2024年6月までに、このシステムは北米と西ヨーロッパのほぼ40の施設で稼働し、病院によるデータの活用方法に初期のばらつきがあったことを受けて「カスタマーサクセス」チームが追加された。グランチャロフによれば、チェックリスト遵守の改善と、ICU滞在、再手術、再入院、死亡率の減少を示す予定の研究が進行中だった。一部の施設での拒否と妨害、そして大規模な査読済みの死亡リスクに関する証拠の欠如が、未解決の障害として残っていた。
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出典
- This AI-powered 'black box' could make surgery safer MIT Technology Review · technologyreview.com ·