エボラ熱の発生を検知、「医療ビッグデータ」活用の最前線を見る：米国の代表的な事例を紹介

医療費を引き下げるには、機械学習や患者エンゲージメントなどの技術が効果的だ。集団健康管理（PHM）に寄与できるこれらの技術をどう活用すべきか。実際の活用事例を見ていこう。

　医療費の増加は近年、多くの政治運動の焦点となり、医療改革の原動力となっている。医療費が持続不可能な勢いで増加している背景には、医療費のかさむ慢性病患者が多いという現実がある。米疾病管理予防センター（CDC）によると、慢性病患者の治療費は米国の年間の医療費総額2兆ドルの約75％を占めている。

　医療ITの変革には、連邦政府と州政府、医師、その他の医療事業体、患者など全てが関係している。医療業界はデジタル化に踏み出し、電子カルテ（EHR）、医療情報交換（HIE）、モバイル医療（mHealth）アプリなどの採用も進んでいる。だがこうした変化は「治療結果を改善し、医療費を削減する」という患者や医療提供者の望みを満たすには至っていない。そのため、医療関係者はいまだに、技術革新を活用してより少ないコストで集団の健康を管理するための方法を模索している。