AIを活用した洞察で高齢者ケアを変革

高齢者ケア技術を専門とするフィンランドの企業であるIBMパートナーのBenete社は、高齢患者に一流のケアを提供するため、介護者と看護師が日常生活動作（ADL）の洞察を活用する方法の革新を模索していました。高齢者ケアサービスにおける大きな課題の1つはデジタル化の欠如です。そのため、介護者は管理業務に苦慮しており、機能的能力の変化や認知機能の低下の早期発見も難しくしています。特に影響が大きいのは、一人住まいの高齢者です。頻繁に看護師が訪問していても、日常生活の微妙な変化を見逃すことがあるため、予防的なケアを提供することが難しくなります。

Benete社のBeneCareソリューションは、こうした課題に対処するため、IoT（モノのインターネット）によるセンサー技術とインテリジェント・アルゴリズムを活用して、高齢患者の健康状態を遠隔かつさりげなく監視し、日常生活の全体像を把握するようにしました。それから、活動レベル、身体的な動き、睡眠パターン、健康衛生、食事とその準備、その他の日課の微妙な変化に関するさまざまなデータポイントを生成します。これらのデータポイントは、介護者による転倒の検知や防止にも役立ちます。BeneCareのダッシュボードは、豊富で包括的なデータを提供するものです。介護者や看護師はそのデータを手動で分析し、そこから洞察を引き出していました。しかし、業務が多忙であるため、情報を徹底的に分析し、実行可能なレポートや要約に変換するのは困難でした。手作業による処理では、貴重なデータが十分に活用できず、重大な健康変化を見落とすリスクがあり、ケアの質に悪影響を及ぼしていました。Benete社は、BeneCareの使いやすさを改善し、患者の転帰を最良にするために、要約の作成を自動化するソリューションの必要性を認識し、この機能の開発に着手しました。

Benete社とIBM® Client Engineeringは、IBM watsonx.aiを活用してBeneCareダッシュボードの機能を強化するため、4週間の試験運用に着手しました。LlamaやMistralのような大規模言語モデル、Jupyter Notebook、watsonx.ai Python ソフトウェア開発キットを利用できるようになったことで、Benete社は文書化にかかる貴重な時間を節約でき、介護者がより患者に集中できるようになりました。

Benete社は、watsonx.ai®でプロンプト・テンプレートを作成して、スケーラブルなJavaScript Object Notation（JSON）データベースであるIBM® Cloudantから変数、データ、タスクを取得しました。このデータベースは、IoT（モノのインターネット）センサーからの洞察を保管し、構造化されたデータの調査結果と要約を提供するだけでなく、データと要約を効率的にクエリすることもできました。

Benete社は開発プロセスを追跡し、Jupyter Notebookで生成されたプロンプト・テンプレートにあるさまざまなLLMメトリクスを監視しました。これらのプロンプト・テンプレートは、さまざまなAIモデルを監視、評価するため、IBM® watsonx.governanceによって作成されたAIファクトシートを使用して追跡されました。さらに、こうしたAIファクトシートで追跡されたプロンプト・テンプレートは個別に保存されたため、Benete社はケア・ユニットが使用するトークンの数を記録し、コストを追跡することができました。これは組み込みソリューションが持つ、価値ある機能の1つです。これらのプロンプトは、watsonx.aiにデプロイされ、エンドポイントになりました。ここでデータが理解可能な洞察に変換され、BeneCareに統合されたのです。

これらすべてのコンポーネントを統合することで、Benete社はwatsonx.aiを使用して、データから使いやすい要約を作成すること、そしてそのプロセスを自動化することに成功しました。介護者の時間や言語に制約があるにもかかわらず、この要約は、さまざまな言語に翻訳することも可能です。BeneCareのダッシュボードは、主要なケア・メトリクスを24時間365日継続的に監視し、データを生成します。以前は手動で作成および解釈されていた要約レポートが、このデータを使用して5秒以内に即座に作成されるため、介護者は情報に基づいた意思決定を行い、可能な限り最良のケアを提供できます。watsonx.aiにデプロイするために選んだLLMは、LlamaとMistralでした。その理由となったのは、規模、コストメリット、そしてレポートの作成方法がBenete社のニーズに合っているという肯定的な評価です。両方のモデルの有効性をテストしたことで、Bente社は機能がモデルに依存しない状態を保つことができ、LLM開発に柔軟性がもたらされました。

ITトランスフォーメーションはBenete社に大きなメリットをもたらしました。BeneCareの、LLMベースの要約アドオンは、介護者が高齢患者の状態と能力を容易に把握し、カスタマイズされた予防的ケアと注意を促すために役立ちます。また、アラートはタイムリーな処置を可能にします。これにより、医療従事者は予防的ケアを提供しながら、増え続ける患者を管理できるため、高齢者は希望する限り自宅に住み続けることができるようになります。このソリューションは、Benete社がレポートをローカライズするためにも役立ちます。翻訳しやすくトーンを意識したコンテンツを生成するため、多文化的なケア環境でシームレスなコミュニケーションを促進します。簡単に翻訳できるレポートにより、多様な背景を持つ介護者がクライアントのニーズについて統一した理解を共有できるため、ケアの質が向上します。

変革されたソリューションが導入されたことで、Bente社の日常業務はよりスムーズになり、合理化されました。要約を迅速に入手できるため、ケア・チームはデータ抽出や解釈を手作業で行う必要がなくなるため、時間が節約でき、効率が向上します。注目すべきことは、看護師が患者データを理解するためにかかる時間が90％短縮されたことです。以前はカルテの理解に10分かかっていたのが、今ではなんと1分で済みます。この作業は1日あたり患者1人に3回行うため、看護師1人につき1日あたり30分の節約ということになります。

Benete社が必要としていたのは、問い合わせに対応するためのチャットボットではなく、複雑で時間のかかる作業を自動化し、ユーザーが中核的な業務である高齢者のケアとサポートに集中できるようにすることでした。BeneCareプラットフォームの変革により、介護者はLLMを使用して定性的なデータ解釈を加速し、要約を作成して、それを必要に応じて容易にカスタマイズできるため、意思決定に最適なフォーマットで情報を伝達できるようになりました。

伝統的な労働集約型の業界において、Benete社は先駆的な存在です。クリティカルなソリューションを活用してデータを解釈し、迅速なレポート作成プロセスのための洞察を導き出しています。試験運用が成功した現在、Bente社はエンドユーザー固有のニーズに基づいてカスタマイズできるプラットフォームを提供できるようになりました。Benete社の最終的な目標は、患者の転帰をさらに向上させ、より優れた予防医療を提供し、医療スタッフの管理業務における負担を軽減することです。

Benete社（ibm.com外部へのリンク）は、フィンランドに拠点を置くソフトウェア会社で、効率的な高齢者ケアのテクノロジーを専門としており、パーソナライズされたケアを行うため、組織や個人にタイムリーで正確なデータを提供しています。同社のサービスには、費用を削減できる予防介護モデルが含まれており、高いケア効率を実現し、高齢者の生活の質を向上させます。