長寿クリニックの収益を流出させる、見過ごされた漏れ

Dr Adil Khanは、まず米国でヘルスケア企業を立ち上げようとしたわけではなかった。CEOを務めるAI主導のプラットフォーム、Tulu Healthはインドで始まり、その後UAEへ、さらに東南アジアへと進出した。3つの市場を経た今になって初めて、多くの人が最初に進出すると考えるであろう国に到達した。 この迂回には理由がある。Khanによれば、インドは「ヘルスケアの複雑さが、何百万人もの患者ではなく、何十億人もの患者数で測られる」市場だという。分断されたシステム。地域ごとに変化する支払者の状況。共通の手順書ではなく、何十年にもわたる組織の慣行に基づいて働く臨床チーム。そのような環境でプラットフォームが生き残れるなら、比較すれば他のどこでも容易になるだろう、という考えだった。 その過程で学んだことは、特にインド、UAE、東南アジアに関するものではなかった。繰り返し現れるパターンがあった。長寿クリニックやメドスパは、自分たちが失っていることさえ把握していない会員を失っていたのだ。静かに。大規模に。毎日、例外なく。 多くのクリニックが十分に追跡していない数字 Tulu Healthによれば、長寿クリニックやメドスパにおける会員の解約率は年間15%から20%に達する。この数字は、マーケティングの不調な四半期のように明確な形で現れるわけではない。2回来院した後、電話に出なくなった会員や、フォローアップの予約が一度も設定されなかったケースとして、少しずつ現れる。クリニックが気づく頃には、その収益のかなりの部分が失われており、離脱した会員を補充するコストは、すでにいる会員を維持する場合の3倍から5倍になる。 なぜこの状況が続くのかについて、Khanの見方は率直だ。クリニックがすでに使っているソフトウェアは、そのために作られていなかった。レガシーEHR、後から追加された汎用CRM、単独の予約アプリ――それぞれが問題の一部を解決するが、最初の電話から何年にもわたる会員期間まで、患者と診療所との関係を追跡できるものは一つもない。 Tulu Healthの答えは、同社がPatient Twinと呼ぶものを中心に構築されている。これは本質的には、各患者について継続的に更新されるプロフィールであり、4つの別々のAIツールがそこから情報を読み取り、そこへ情報を書き戻す。AI Recallは、連絡が途絶えた患者を対象に、実際に返答する可能性が高い言語とチャネルで連絡を取る。AI Front Deskは、24時間体制ですべての着信電話やメッセージに対応するため、何も留守番電話に回らない。AI Care Navigatorは、次のフォローアップ、次の検査、次のチェックインなど、誰が次に何をすることになっているのかを追跡し、抜け漏れを知らせる。4つ目のツールであるAI Benchmarksはまだ導入前で、クリニックが同程度の診療所と比べてどの位置にあるかを確認できるようになる。 4つのツールはいずれも、全面的な再構築を必要としない。クリニックは、最もコストの大きい問題に対処するものから導入し、そこから追加していくことができる。 なぜKhanが、これはソフトウェアの問題ではないと言い続けるのか 新しい国に参入するうえで最も難しいことは何かとKhanに尋ねると、テクノロジーを挙げることはない。 「新しいヘルスケア市場への参入は、製品の問題ではありません。信頼の問題です」と彼は語った。「その市場特有の臨床、運用、規制の状況を理解している人々なしに、クリニック内にAIを導入することはできません」 それが、Harvard Medical Schoolの継続医学教育担当Faculty DeanであるDr Sanjiv Chopraを迎え入れる理由である。同氏は、米国でのローンチに先立つ段階から同社の臨床ガバナンスに関与しており、現在は専門医資格を持つ者による監督を米国にも広げている。 Tulu Healthによれば、同社はすでに3大陸にまたがる50を超える長寿クリニックやメドスパで稼働しており、米国向けの提案では、新たな約束ではなく、この実績を根拠として利用している。 この話には、AIが興味深い部分だという分かりやすい捉え方もある。おそらく、そうではない。長寿医療は、モニタリング、調整、そして何年もかけて初めて効果を発揮する小さな介入の積み重ねのために、人々が継続して通うという前提に基づいている。静かに電話に出なくなった会員は、クリニックの帳簿から消える項目にすぎないのではない。その人は長寿プランを受けるはずだったのに、表計算では捉えられない理由によって、もはやそうではなくなった人なのだ。 「新しい市場の一つひとつが、適切なAIを適切な人々の手に委ねることで、患者にとって可能なことが変わると証明する新たな機会です」とKhanは語った。それが実現するかどうかは、アルゴリズムほど派手ではないことにかかっている。つまり、クリニックが実際にそのAIを使って、すでに登録した人々をつなぎ留められるかどうかである。