メイヨー・クリニックにおける人工知能

メイヨー・クリニック（Mayo Clinic）は、ミネソタ州ロチェスターに本部を置く非営利の学術医療センターであり、アリゾナ州とフロリダ州にキャンパスを持ち、アッパーミッドウェスト3州にわたる地域医療システムを有しています。2025年には約85,000人の従業員を雇用し、4億7,300万ドルの営業利益を計上しました。「Bold. Forward. Unbound.」拡張計画を通じて、メイヨーは90億ドルの設備投資を約束しています。独立したランキングでは、8年連続でニューズウィークの世界第1位の病院に選ばれています。

この規模は人工知能にも及びます。メイヨーは、初期の実現可能性調査から完全な臨床展開まで、200以上のAIプロジェクトが進行中であると説明しています。2025年には、22のAI対応メイヨー・クリニック・プラットフォーム・ソリューションを臨床実践に統合し、約200件の新たなAI、バイオ医薬品、診断契約を締結しました。2019年にメイヨー・クリニック・プラットフォームを立ち上げて以来、1,500万件以上の患者記録と数十億件の放射線画像、検査結果、臨床ノートにわたる研究データ基盤を構築しています。

本稿では、メイヨーがデータと臨床専門知識を自社の運営にどのように適用しているかを示す2つのAIユースケースを検証します。

AI対応心電図スクリーニングによる早期疾患検出

無症候性左室機能障害は心不全の前兆であり、標準的なスクリーニングでは見逃されることがよくあります。従来は心エコー図が必要であり、専門機器と訓練を受けた検査技師が必要でした。現在、心不全は約670万人の米国人に影響を及ぼしており、2030年までに870万人に達すると予測され、2020年だけで米国の医療システムに約320億ドルの直接医療費をもたらしました。基礎となる機能障害は通常、症状が現れるまで診断されないため、ガイドラインで推奨される治療を受ける適格患者は4人に1人未満です。このように後期治療にコストがかかり、早期発見が困難な疾患の場合、最も効果的なAI投資は、組織がすでに収集しているデータから早期発見することです。メイヨーの心臓病研究チームはこれを目指しました。

メイヨーは自院の患者から62万5,000組以上の心電図と心エコー図の記録をスクリーニングして研究集団を構築し、そのうち約9万8,000組のペアからニューラルネットワークを訓練し、心臓ポンプの弱化に関連する標準的な心電図の電気パターンを認識できるようにしました。このアプローチはその後、当初の用途をはるかに超えて拡大しています。心房細動、心アミロイドーシス、大動脈弁狭窄症、肥大型心筋症、生物学的年齢もフラグ付けできるようになりました。従来の12誘導心電図とスマートウォッチやデジタル聴診器からの単誘導読み取りの両方で機能します。アミロイドーシス版は米国の4つの医療システムで25,525人の患者を対象に検証され、感度78.9%、特異度91.2%を達成しました。ここでのモデルの品質は、特定のアルゴリズムの新規性ではなく、メイヨーの自社の過去データの深さに依存しています。

スクリーニングのステップは、臨床医や患者に新たな作業を追加しません。AIは定期受診時にすでに収集された心電図を読み取るため、新たな検査は注文されません。陽性シグナルがあれば、確認のための心エコー図や紹介が行われますが、通常は行われなかったでしょう。ポータブル版は診療所の外でもスクリーニングを拡大します。ナイジェリアの産科研究では、AI対応デジタル聴診器が標準治療の2倍の周産期心筋症症例を検出し、AIが新しい手順を追加するのではなく、既存のワークフローに乗ることで採用されやすくなることを示しています。

メイヨーはEAGLE試験でこのツールを前向きにテストし、ミネソタ州とウィスコンシン州の348人のプライマリケア臨床医と45の医療センターで22,641人の患者を8か月間登録しました。結果はNature Medicineに掲載されました。AIガイド下スクリーニングは、通常ケアと比較して低駆出率の診断を全体で32%増加させました。これはスクリーニング患者1,000人あたり約5件の追加診断に相当します。12誘導アルゴリズムは現在FDAの承認を受けており、メイヨーが医療データ分析会社nferenceと共同設立したAnumana社にライセンス供与されています。同時に、メイヨーはEko Healthと提携し、ハンドヘルドおよびウェアラブルデバイス向けの単誘導バージョンを開発・商品化しています。アミロイドーシス検出（2026年4月にFDA承認）などの新しいアプリケーションは、まだ商業展開の初期段階にあります。

総合すると、無作為化試験のエビデンス、規制当局の承認、外部へのライセンス供与により、これはメイヨーにとってこれまでで最もエビデンスに裏打ちされたAIアプリケーションの1つであり、実験的なパイロットではありません。

Record TimeによるAI駆動のカルテレビュー

患者の診察に先立ち、メイヨー・クリニックの医師は数十から数百ページにも及ぶ医療記録をレビューしなければならないことがよくあります。この負担は、多くの患者が第三または第四の意見を求めてメイヨーを訪れ、他の医療システムからの整理されていない書類を持ち込むことでさらに悪化します。メイヨー内科のイノベーション副部長であるAlexander Ryu医師によると、病院は毎年数千万ページの記録を受け取っており、その量に埋もれた重要な情報を表面化する方法が必要でした。

この量の問題はメイヨーだけのものではありません。Journal of the American Medical Informatics Associationに掲載された2025年の調査によると、医療システムリーダーの77%が、未熟なAIツールをAI導入の最大の障壁の1つとして挙げています。これは、広範な診断に関する主張ではなく、明確に定義された管理上のボトルネックを解決するツールの方がより扱いやすい出発点であることを強調しています。

Scale AIとScale Generative AI Platformを使用して開発されたRecord Timeは、断片的な外部患者記録を取り込み、時系列に整理し、簡潔な要約を生成して、資料を検索可能にします。Scale AIによると、コラボレーションのより広い範囲には、ルーチンレポートのノイズに隠れた安全イベント（手術部位誤認や転倒など）の検出の自動化や、スタッフが管理業務に費やす時間の削減も含まれます。コラボレーションで使用されるデータは、メイヨー・クリニックのHIPAA準拠環境内にとどまります。

医師は診察前に患者の病歴を手動でまとめる時間を減らし、直接的なやり取りにより多くの時間を費やすようになりました。Scale AIによると、ツールの導入以来、医師は患者一人当たりのやり取りの時間を平均11分増やしながら、専門家レベルのケア基準を維持しています。Ryu医師は別途、症例の複雑さに応じて1回の診察あたり5〜30分の準備時間を節約できると述べ、ファイルに埋もれた治療や検査の判断に影響を与える可能性のある詳細を見逃すのを防ぐのにも役立っていると述べています。

これはパイロットではなく、実際に導入され使用されているツールです。メイヨーが現在システム全体で稼働している約150のAIモデルの1つであり、単一の部門や試験を超えた実績を持っています。