医療の未来: 幹細胞、遺伝子技術、カスタム DNA

2008年の夏、私は腕にあるほくろが大きくなっていることに気づきました。

でも、それを伝えるのは難しかったです。 本当にそれが大きくなったのか、それとも理由もなくただおかしくなって心気症になっているだけなのか、確信が持てなかったので、検査してもらうことにしました。 そのためには、クリニックに電話して予約を取り、数日待ってから車で診察室に行く必要がありました。 私がそこに行くと、8年以上の専門的な医学教育を受けた女性が、ほくろをじっと見つめていました。 そして、それについて私に一連の質問をしましたが、すべてが終わった後、彼女はそれについての決定的な答えを持っていませんでした 自分。 代わりに、彼女は黒色腫の経験が豊富な別の医師を私に紹介し、プロセス全体が最初からやり直しになりました。

結局何事もなかったのですが、二番目の医師は念のため様子を見てくださいと言いました。 8 年が経ち、私は今もそれを注視していますが、私の手法は少し洗練されました。 今では、数か月ごとに、 スマートフォン ポケットから出して、というアプリケーションを起動します スキンビジョン、ほくろの写真を撮ります。 アプリは数秒以内に高度な画像認識アルゴリズムを使用して、形状、サイズ、色を分析します。 患部を観察し、過去に撮ったすべての写真と比較して、自分のリスクを評価します。 黒色腫。

テクノロジーのおかげで、かつては 2 週間かかり、何度も医師の診察を受けなければならなかったことが、今では靴紐を結ぶよりも短い時間で実行できるようになりました。 このような根本的な変革が起こるのに 10 年もかからなかったということに今でも驚かされます。 アプリを起動するたびに、今後 10 年でどのような進歩が見られるのだろうかと考えずにはいられません。

10年後、医療はどうなっているでしょうか？ 私たちはロボット外科医によって手術され、要求に応じて新しい臓器を成長させ、すべての病気を軽減する奇跡の薬を服用するのでしょうか? 世界で最も致死性の高い病気は治るのだろうか、それとも、そもそも病気が起こる前に予防する方法が見つかるのだろうか? 遠い将来に何が起こるかを推測するのは簡単ですが、近い将来はどうなるでしょうか? 2026 年には、現実的にはどのような素晴らしいことが可能になるでしょうか?

これを理解するには、まず過去 10 年間に起こり、将来にも波及し続けるであろう地殻変動を振り返る必要があります。 過去 10 年間にテクノロジーがどのように医療を根本的に変えてきたのか、そして今後 10 年間に起こる驚くべき進歩の一部を紹介します。

健康のインターネット

2006 年にはポケットにスマートフォンを入れている人は誰もいませんでした。 ワイヤレス ウェブはまだ誕生したばかりで、iPhone も発売されておらず、「ウェアラブル テクノロジー」はまだ一般用語の一部にもなっていませんでした。 あれからわずか 10 年が経ち、これらすべてが先進国では事実上普及しています。

人類の歴史の他の時期とは異なり、人々は現在、センサーが散りばめられ、インターネットに接続されたコンピューターを多かれ少なかれ体に取り付けて歩き回っています。 これらのコンピューターを使用すると、必要なときにいつでも健康情報の世界にアクセスできるだけでなく、前例のない新しい方法で個人の健康状態を追跡することもできます。

安価なスマートフォンでも、心拍数を確認したり、歩数を数えたり、夜間の睡眠の質を監視したりすることができます。 より高度な機能が必要な場合は、モバイル デバイスを必要なあらゆる医療ツールに変えることができる無数のアタッチメントも利用できます。 あ スマートフォンで動作する耳鏡 耳の感染症を診断できます。 スマート聴診器 異常な心拍リズムを識別でき、 スマートフォン接続型分子分光計 遭遇した食べ物や錠剤の化学組成を知ることができます。 それはほんの一部です。

この信じられないほど豊富なアプリ、センサー、情報により、従来の医療行為からの大きな転換がすでに始まっています。

「基本的に、私たちが見ているのは人間のデジタル化です」と心臓内科医でスクリップストランスレーショナルサイエンス研究所所長のエリック・トポル博士は言う。 「これらすべての新しいツールにより、基本的に各人間の医学的本質を定量化およびデジタル化することができます。 そして患者はこのデータのほとんどを自分で生成しており、スマートフォンが医療化されているため、医師ではなく患者が中心的な役割を果たします。 そして、データの解釈を支援するスマートなアルゴリズムを使えば、希望すれば、伝統的な医療の閉鎖的な世界から解放されることができます。」

トポル氏は将来に目を向けると、スマートフォンが医療システムで人間の医師が果たす役割を根本的に変えることになると考えています。 「これらのツールにより、医師の雇用を減らし、コストを削減し、治療のペースを速め、患者により多くの力を与えることができます」と彼は説明します。 「より多くの医療データが患者によって生成され、コンピューターによって処理されるにつれて、医療の診断と監視の側面の多くが医師から離れていくことになります。 患者は主導権を握り始め、主に治療、指導、知恵、経験を医師に求めます。 このような医師は指示書を書きません。 彼らはアドバイスをくれるでしょう。」

医学とコンピューターサイエンスの出会い

コンピュータは医療分野において長い歴史があります。 病院は 1950 年代以来、医療記録を追跡し、患者を監視するためにそれらを使用してきましたが、計算医学、つまり 病気がどのように発症するかを解明するためのコンピューターモデルと洗練されたソフトウェアは、比較的短期間しか存在しませんでした。 時間。 計算医学の分野が本格的に普及し始めたのは、コンピューターが飛躍的に強力になり、アクセスしやすくなった過去 10 年ほどになってからです。

2005 年に設立されたジョンズ・ホプキンス大学計算医学研究所所長のライモンド・ウィンスロー博士は、近年、「この分野は爆発的に成長しました。 数学、コンピューター サイエンス、エンジニアリングのトレーニングを受けている人々のまったく新しいコミュニティがあり、生物学の相互トレーニングも受けています。 これにより、医療診断と治療にまったく新しい視点をもたらすことができます。」

現在、私たちは人間の限られた知力で複雑な医学的疑問をただ解決するのではなく、専門家に協力を依頼し始めています。 機械の助けを借りて、膨大な量のデータを分析し、パターンを認識し、人間の医師には不可能な予測を行う わかる。

「伝統的な生物学のレンズを通して病気を見ることは、膨大な数のピースからなる非常に複雑なジグソーパズルを組み立てようとするようなものです」とウィンスロー氏は説明する。 「その結果、非常に不完全な状況になる可能性があります。 計算医学は、パズルのピースがどのように組み合わされてより全体的な全体像を把握できるかを確認するのに役立ちます。 欠けている部分がすべて見つかることは決してないかもしれませんが、最終的には病気の原因とその治療方法についてより明確な見方ができるようになるでしょう。」

比較的短期間で、計算医学はいくつかの非常に信じられないことを達成するために使用されてきました。 結腸直腸がん、卵巣がん、および多くの心血管疾患の遺伝子およびタンパク質マーカーの特定など 病気。

最近では、この分野は疾患モデリングを超えて広がり始めています。 私たちの計算能力が長年にわたって拡大するにつれて、科学者がこれらの能力を利用する方法も拡大してきました。 科学者たちは現在、深層学習アルゴリズムや人工知能などのテクノロジーを使用して、役に立たない、またはアクセスできない情報源から情報をマイニングしています。

メモリアル・スローン・ケタリングがんセンターのグンナー・レッチ博士を例に挙げてみましょう。 彼と彼のチームは最近、計算を利用してまったく型破りな方法で癌の謎を解明しました。 Rätcsh と彼のチームは、生物学的レベルで病気を理解するために病気のモデルを構築するのではなく、 何億もの医師の意見を読んで理解できる人工知能ソフトウェア プログラム ノート。 これらのメモを比較し、患者の症状、病歴、医師の観察、および さまざまな治療コースにおいて、プログラムは人間の医師が知り得ないつながりや関連性を見つけることができました。 気づいた。

「人間の精神には限界があります」とレッチュ氏は説明します。「したがって、統計とコンピューターサイエンスを使用する必要があります。」

そして、既成概念にとらわれずに考えているのはラッチ氏だけではありません。 強力な新しいコンピューター、大量の新しいデータ、無数の賢い新しいアプローチを利用して、研究者たちは複雑な医療問題にアプローチするためのまったく異なる方法を考案しています。

たとえば、研究者らは最近、病気に関するジオタグ付きのツイートをTwitterから選別することで病気の蔓延を追跡する機械学習アルゴリズムを開発した。 このデータを分析することで、疫学者はインフルエンザなどのウイルスが蔓延する可能性が高い場所をより正確に予測できるため、保健当局がワクチンをより効果的に配備するのに役立ちます。

別の研究では、研究者は人工ニューラルネットワークを訓練してMRIスキャンのパターンを認識させ、最終的には アルツハイマー病の存在を検出できるだけでなく、健康な人にアルツハイマー病がいつ発症するかを予測できるシステム 忍耐強い。

また、次のようなアルゴリズムもあります。 うつ病と不安症を診断する あなたのスピーチのパターンを分析することによって、さらには エボラ出血熱の蔓延を予測する 感染したコウモリの移動活動を分析することによって。 そしてリストは続きます。 これらは、より大きな傾向のほんの一例です。 現時点で、コンピューティングは数十の異なる医療専門職に侵入しており、医学研究と実践の隅々にまで浸透するまで、今後もその影響を広げ続けるでしょう。

遺伝子編集

過去 10 年間に起こった最も重要な進歩についての議論は、CRISPR-Cas9 についての言及なしではひどく不完全になります。 この 1 つの技術は間違いなく現代における最大の成果の 1 つであり、医学の将来に大きな影響を与えるでしょう。

初心者のために説明すると、CRISPR-Cas9 は、科学者が前例のない精度、効率、柔軟性で遺伝子を編集できるようにするゲノム編集技術です。 2012 年に開発され、それ以来、生物学の分野を野火のように席巻しました。

CRISPR の頭字語は、Clustered Regularly Interspaced Short Palindromicrepeats の略です。 生物学者でない限り、これはおそらくあまり意味がありませんが、簡単に言うと、適応免疫のことです。 微生物がDNAを記録し標的とすることによって侵入ウイルスから身を守るために使用するシステム シーケンス。 数年前、科学者たちは、この技術を、生きた細胞内でも、ほぼあらゆる生物のゲノムを編集するためのシンプルで信頼性の高い技術に再利用できることに気づきました。

公平を期すために言うと、CRISPR はこれまでに作成された最初のゲノム編集ツールではありません。 以前は、科学者は TALENS やジンクフィンガーヌクレアーゼなどのプロセスを使用して遺伝子を編集できました。 ただし、これらの以前の手法では、CRISPR のシンプルさに匹敵するものはありません。 どちらも、科学者が各 DNA ターゲットに合わせてカスタムタンパク質を構築する必要があります。このプロセスは、CRISPR が使用する比較的単純な RNA プログラミングよりもはるかに多くの時間と労力を要します。

「こうした遺伝子工学的なことは以前にもできました」とバイオハッカーで生物学者のジョサイア・ゼイナーは説明します。 ジンクフィンガーヌクレアーゼやTALENSなど、人々が以前に使用していたものは、タンパク質に基づいて設計される必要がありました。 レベル。 したがって、特定の遺伝子に合わせて何かを操作したい場合、DNA に結合するタンパク質を操作するのに 6 か月ほどかかります。 CRISPR を使用すると、新しい CRISPR 実験を行いたければ、オンラインで DNA 合成会社のいずれかに行き、100 種類の異なるものを注文すれば、明日には実験を行うことができます。 それで、6 か月から、まあ、一部の企業は今では一晩で出荷するようになりました。そのため、100 倍の量の調査ができるだけでなく、以前よりも 100 倍の速度で調査を行うことができるようになりました。」

簡単に言うと、CRISPR は、世界中の DNA 研究者の前に立ちはだかる最大のハードルのいくつかを取り除きました。 今では水門が開かれ、誰でも遺伝子編集ができるようになりました。

CRISPR-Cas9 技術の開発までの 10 年間で、科学出版物で CRISPR が言及されたのはわずか 200 回でした。 その数は 2014 年だけでも 3 倍に増加しており、当分減速する気配はありません。

過去 2 年間だけでも、研究者たちは CRISPR を使用してエンジニアリングに成功しました。 免疫のある作物 特定の真菌性疾患を治療し、感染したマウス細胞から HIV-1 を根絶し、さらには本格的なゲノム工学を実行することもできます。

そしてこれはほんの始まりにすぎません。 私がこの言葉を書いている今、人類初の遺伝子編集試験が実際に進行中です。 8月、中国の研究者グループは、CRISPR-Cas9法を使って改変した細胞をがん患者に注射することで、がん患者の治療を試みる予定だ。 より具体的には、研究チームは、特定のタイプの肺を患う患者から白血球を採取することを計画している がんを攻撃するようにそれらの細胞を編集し、患者の体内に再導入します。 体。 すべてが計画通りに進めば、遺伝子操作された細胞ががん細胞を探し出して殺し、患者は完全に回復します。

一連の成功した動物実験は、CRISPR が人間の病気の治療において大きな可能性を秘めていることを示唆しています。 しかしおそらく、CRISPR の最大の強みは、非常にシンプルで効果的であるということではなく、この技術が非常にアクセスしやすく、誰もが使用できるようになったということです。

現在、カリフォルニアのバイオテクノロジー供給スタートアップのおかげで、140ドルあれば誰でも手に入れることができます。 日曜大工の CRISPR キットを使用して、キッチンで基本的な遺伝子編集実験を始めましょう カウンター。 同社の創設者であるゼイナー氏は、これらのツールを市民科学者の手に渡すことで、DNAに関する私たちの集合的な知識が大幅に向上することを期待しています。

「知識やスキル、創造性や能力を持ちながらも活用されていない人材が世の中にはたくさんいます」とゼイナー氏は語った。 「どこかで読んだことがありますが、現在世界には 700 万人を超える趣味のコンピューター プログラマーがいます。1970 年にはガレージを埋めるのに十分な数しかいなかったことを考えると、これはクレイジーです。 しかし、遺伝子工学と DNA に関しては、私たちはこれより長い間、少なくとも 1 年前からこのことに取り組んできました。 コンピュータが存在して以来、趣味で研究を行っている科学者はおそらく数千人しかいないでしょう。 実験。 それが私が変えたいことです。 趣味の生物学者が 700 万人もいたら、私たちの医学界はどうなるでしょうか?」

成長する再生医療

1981 年、2 人の英国の科学者が大きな進歩を遂げました。 彼らは史上初めて、研究室で胚性幹細胞を増殖させることに成功した。 幹細胞（体のすべての組織が作られる細胞パテ）には、ほぼ無限のリストがあります 潜在的な医療応用の可能性を示唆しており、その発見以来、科学者たちはその主張を主張し続けています。 賞賛します。 私たちは何年もの間、幹細胞の研究によって、組織、器官、さらには四肢全体を再生できる未来が到来すると聞かされてきました。 しかし、私たちは幹細胞の可能性を長い間知っていましたが、私たちが集団の利益のために真に幹細胞を使用する方法を理解したのは最近になってからでした。

問題は、途中でいくつかの障害にぶつかったということです。 1981 年にマウス幹細胞が初めて培養されてから、科学者たちがヒト ES 細胞の単離と実験室での増殖に成功するまでにさらに 18 年かかりました。 これが最終的に実現したとき、それは記念碑的な成果として広く受け入れられましたが、この新しいテクノロジーは規制当局によって堂々と受け入れられませんでした。

2001年、ブッシュ政権は、幹細胞の作成には限界があるという理由で、米国におけるヒト幹細胞研究への資金提供に壊滅的な制限を設けた。 細胞は人間の胎児の破壊を必要とした（中絶と、生命がどこから始まるのか、それとも始まらないのかについての議論は、国際会議で非常に注目を集めた） 時間）。 これによって、世界の他の地域での進歩が止まることはありませんでした。 2006年、山中伸弥という日本の科学者が、胚様細胞を作る方法を開発した。 成体細胞から得られるため、使用可能で汎用性の高い幹を作るために胚を破壊する必要がなくなります。 細胞。

その時点以来、幹細胞の研究は幹細胞のように成長してきました。 2006年に山中教授が多能性幹細胞を回避してから3年後、オバマ政権は2001年にブッシュ政権が幹細胞研究に課した資金制限を解除した。 突然、水門が開き、それ以来ほぼ毎年、再生医療において何らかの大きな進歩が見られました。

2010年、科学者たちは脊髄損傷を患う人の治療に初めてヒトES細胞を使用した。 2012 年に、それらは、 別の裁判 加齢黄斑変性症の女性を治療するため。 そしてブレークスルーはこれからも続きます。 現在までに、幹細胞関連療法は、糖尿病、パーキンソン病、アルツハイマー病、 外傷性脳損傷の修復、歯の再生、聴覚の修復、創傷治癒、さらには特定の学習の治療まで 障害。

ここ数年、研究者らは幹細胞を幹細胞と組み合わせて使用​​する方法を模索し始めています。 積層造形法 — 3D として知られる最先端の技術を生み出した バイオプリンティング。 3D プリンターを使用して幹細胞を植え付ける足場を作成することにより、科学者たちは人体の外で新しい手足、組織、臓器を成長させることに大きな進歩を遂げました。 いつかこれらの機械で交換部品を印刷できるようになることを願っています。 それらを後で移植することで、臓器、四肢、組織への依存を軽減または完全に排除することができます。 寄付者たち。 この技術は現時点ではまだ初期段階にありますが、自然科学がどのように好まれるかを示す素晴らしい例でもあります。 生物学は、従来の概念の範囲外で起こっている技術開発と融合し、その恩恵を受けることができます。 薬。

神経科学の黄金時代

2014年、著名な物理学者で未来学者のミチオ・カクが 有名に述べた 「私たちはここ 10 ～ 15 年で、人類の歴史全体よりも思考脳について多くのことを学びました」と彼は真実を誇張していませんでした。 私たちの頭蓋骨の内側にある電気的に脈動するニューロンの肉厚な束は、何世紀にもわたって科学者たちを困惑させてきましたが、これは主に次のおかげです。 コンピューティング、センシング、イメージング技術の進歩により、人間の脳についての理解はここ数年で劇的に拡大しました。 年。

過去数十年にわたって次々と開発された新しいイメージングおよびスキャン技術により、科学者はこれまでにない方法で脳を観察できるようになりました。 私たちは現在、生きている脳内の思考、感情、ホットスポット、デッドゾーンを確認できるようになり、強力なコンピューターを使用してこれらの思考を解読するプロセスを開始します。

これは医療の将来に大きな影響を及ぼします。 米国および他の多くの先進国では、精神疾患と神経障害が障害の主な原因となっている。 National Alliance on Mental Illness によると、およそ 5 人に 1 人が何らかの精神的健康上の問題を抱えています。 しかし、過去 10 年間に実現した多くの新技術のおかげで、私たちは治療方法を急速に学びつつあります。 アルツハイマー病やALSなどの神経変性疾患から、自閉症や 統合失調症。

最近浮上した特に有望な開発の 1 つは、光遺伝学の出現です。これは、科学者が光によって個々のニューロンのオンとオフを切り替えることを可能にする技術です。 この方法が完成する前は、ニューラル ネットワークを活性化または停止するための標準的な手順は比較的大雑把なものでした。 たとえば、どのグループのニューロンがマウスの迷路の移動を助けているかを判断するには、科学者は 電極をマウスの脳組織に直接差し込み、マウスに少しの衝撃を与え、数千のニューロンを刺激します。 一度に。 この方法はかなり不正確で、有用なデータの収集がかなり困難でしたが、光遺伝学を使用すると、科学者は感光性分子を体内に配置できるようになりました。 特定の脳細胞を特定し、それらを個別に操作することで、ニューロン (またはニューロンのネットワーク) が行動、感情、または行動において果たす役割を決定することがはるかに容易になります。 病気。

現在、世界中の神経科学者がこの技術を採用しています。 「過去10年間にわたり、何百もの研究グループが光遺伝学を利用して、さまざまなニューロンのネットワークが行動にどのように寄与するかを研究してきました。 マサチューセッツ工科大学の生物工学教授であり、 光遺伝学。 「将来的には、光遺伝学によって、さまざまな脳細胞がどのように感情、思考、運動を引き起こすのか、またそれらがどのように異常を起こしてさまざまな精神疾患を引き起こすのか、その両方を解明できるようになるでしょう。」

点と点を結ぶ

誰が見ても、過去 10 年間は医学の進歩のめまぐるしいものでした。しかし、今後 10 年間で医学がどのように進歩するかを理解するには、次のことが重要です。 これらの医学ポケットが個別にどれほど急速に進歩したかだけでなく、それらがどのように収束、合体、相互受粉し始めているかも理解できます。 前述した驚くべき医学の進歩や大きな変化はすべて、単独で存在するわけではありません。 それらは相互に閉ざされているわけでも、医学の世界の外で起こっている他の進歩からも閉ざされているわけでもありません。 むしろ、それらの多くは非常に相乗的な方法で統合されており、最終的には医療全体の進歩のペースをさらに押し上げています。

計算医学とモバイル技術の現在進行中の融合は、2 つの異なるスケールで起こっている明白な例の 1 つです。 個人レベルでは、ますます強力なプロセッサ (およびクラウド コンピューティング) により、携帯電話で次のことが可能になります。 ほくろの成長を認識するなど、医療に使用できるより複雑なタスクを完了する 目的。 集団レベルでは、私たちがスマートフォンやウェアラブルセンサーで作成している医療データはすべて、大規模な医療の謎を解明するために使用できます。

「本当の革命は、スマートフォン上に独自の安全で詳細な医療データ ウェアハウスを持つことからは生まれません」と、スクリップス トランスレーショナル サイエンス研究所所長のトポル氏は言います。 「それはクラウドから来ており、そこですべての個々のデータを組み合わせることができます。 この大量のデータが適切に収集、統合、分析されると、個人と集団全体という 2 つのレベルで、巨大で新しい可能性がもたらされます。 すべての関連データが追跡され、機械処理されて、誰も単独では検出できなかった複雑な傾向や相互作用を特定できれば、多くの病気を事前に防ぐことができるでしょう。」

そして、融合しているのはスマートフォンと計算医学だけではありません。 神経科学、遺伝子編集、ロボット工学、幹細胞、3D プリンティング、その他多数を含むがこれらに限定されない、無数の異なる分野と技術が集結しつつあります。

DNA 配列決定と神経科学など、一見分離しているように見えるものさえも、ひとつにまとまりつつあります。 私たちが現在、ほとんどの脳疾患をどのように診断しているかを見てみましょう。 数年前、神経疾患や精神疾患の診断には、生検や脊椎穿刺などの高価で侵襲的な処置が必要でしたが、そのおかげで ヒトゲノム計画をきっかけに開発された現代の DNA 配列決定技術により、単純な血液で同じ病気を診断できるようになりました。 テスト。 この場合、遺伝学の知識が神経科学の知識を進歩させるのに役立ちました。そしてそれはまさにこの種の知識です。 他家受粉は、医学やテクノロジーのさまざまな分野が進歩するにつれてますます起こっています。

治療ではなく健康にお金を払う

問題は、これらすべての医学と技術の進歩が相互に関連しているのと同じように、それらは政治、法律、経済、さらには伝統などと不可解にも関連しているということです。 すべてが科学技術の猛烈なペースで進んでいるわけではないため、医学の進歩は今後も急速に進む可能性がありますが、 ますますその速度は速くなっていますが、新しい医療技術の導入が常に行われるとは限らないことを覚えておくことも重要です。 素早く。

導入の際に立ちはだかる特に大きなハードルの 1 つは、現在のほとんどの医療システムで使用されているサービス料金モデルです。 このようなシステムの下では、医師は診察、検査、外科手術、その他の種類の医療サービスなど、提供するサービスごとに支払いを受け取ります。 このモデルは、治療の使用を奨励するものであり、必ずしも人々の健康を維持するものではないため、利益相反のようなものを生み出します。

シンギュラリティ大学の創設常務理事兼指数関数医学教授ダニエル・クラフト博士として、 この構造的な問題が、より技術的に進んだ医療への移行を事実上妨げていると説明しています。 実践。

「私は小児科医です」と彼は説明する。 アプリとデジタル耳鏡 - しかし、それに請求することはできません - この新しい、より効果的なものを使用する動機はありません テクノロジー。"

それは大きな問題ですが、決して克服できない問題ではありません。 これらの新しいツールや方法の導入を加速させる可能性があるのは、いわゆる「 「価値観に基づいたケア」。 クラフト氏が言うように、「この種の医療制度の医師は、あなたを維持するために給料をもらっているでしょう」 より健康に。 彼らのインセンティブは、あなたを退院させたときにあなたを病院から遠ざけることであり、さらなる処置や生検を行って報酬を受け取ることではありません。 処方箋。」 価値に基づいた医療システムでは、「患者が次のような症状に陥った場合、医師と医療チームはボーナスを受け取る可能性があります」と彼は説明します。 血糖値の改善、不必要な救急外来の受診の減少、接続された血圧を使用して血圧が監視される カフス。"

現在のサービス報酬モデルから価値ベースのケア システムへの移行は、一夜にして起こる可能性は高くありませんが、実際には起こりつつあります。 カイザー・パーマネンテやメイヨー・クリニックなどの少数の大規模医療機関がこの制度を採用し始めている。 このモデルと、最新の健康追跡テクノロジーの利用可能性の向上により、この変化はさらに加速しています。 もっと。

「データモデルは変化しています」とクラフト氏は言います。 「今から 10 年後、医療の大部分は結果に応じて支払われることになるでしょう。一部の医療費も含めて デバイスやアプリ、その他のツールは、医師が処方したからという理由だけでなく、機能した場合にのみ支払われます。 彼ら。 それが私のケアの一部であり、より良い結果や医療費の削減で賞を受賞した場合、私はこれらのより新しいハイテクツールを採用する可能性がはるかに高くなります。」

角を曲がった先には何があるでしょうか？

したがって、遺伝子編集、さまざまな分野の相互受粉、障害などの分野における指数関数的な進歩を念頭に置いてください。 新しい技術が進歩するのと同じくらい早く私たちが導入することを妨げているため、今後 10 年間で医療にどのような変化が見られると予想すべきでしょうか 何年？

おそらく、この質問に対する最も理解しやすい答えは、リロイ・フッド博士と彼の P4 医療のアイデアから来ています。P は、予測的、予防的、個別化、参加型を表します。

今後 10 年間で、医学は本質的にますます予測的になるでしょう。 健康データを記録および追跡する機能を利用する人が増え、そのデータの範囲が拡大するにつれて、 データを分析する能力がますます強化され、さまざまなデータを先取りできるようになります。 病気。 今日、ほくろが悪性黒色腫になる危険性があることを知らせるアプリが登場しました。 明日は、歩行パターンを分析して多発性硬化症の初期兆候を見つけたり、あなたの健康状態を振り返ったりするアプリが登場するでしょう。 過去 3 年間の食生活を記録し、順調に進んでいることを (もちろんフレンドリーな通知付きで) お知らせします。 糖尿病。

もちろん、これらの予測能力は、今後数年間で医療がますます参加型になるという考えにも基づいています。 テクノロジーが進歩するにつれて、患者はただ指示を受けるだけでなく、医師と協力して自分の医療においてより積極的な役割を果たすようになるでしょう。

「10 年後、あなたはすでに最近のバイタルサインを時計や携帯電話からアップロードしていることを願っています」とクラフト氏は言います。 マットレス、血圧計、血糖値計など、医療チームが管理する電子医療記録に記録されます。 へのアクセス。 そしてうまくいけば、それはあなたの医療チームがバイタルサインを監視する必要がないことを意味しますが、何かがおかしいと思われるとき、 機械と「predicatlyitcs」が問題があることを感知すると、医療チーム (またはデジタル アバター) があなたに連絡することができます。 早い。 私は、より多くの患者が、自分自身の健康の CEO ではないにしても、少なくとも COO になれる権限を与えられることを願っています。 よりスマートな方法で子どもたちの健康状態を追跡し、ただ何をすべきか、何をすべきか聞くのを待つのではなく、より多くの副操縦士として子どもたちのケアに携わることができます。 反応的です。」

最終的には、より参加型で個別化された予測医療システムへの移行により、そもそも病気の発生を防ぐ能力が向上します。 食事追跡リストバンドがスマート冷蔵庫と同期し、塩分を多く含む食品を食べていることが判明した場合、 AI を活用したデジタル健康アシスタントは、長期的には心臓病の発症を何年も避けるのに役立つ食事の変更を推奨するかもしれません 後で。

おかしな話ですが、このまま進んでいくと、医療の近い将来は実際に薬を飲まなくて済む未来になるかもしれません。