聞こえはいいが、難しい部分を省略した発表
英国政府は最近、NHSにおける待機時間を短縮するために人工知能（AI）を利用すると発表しました。この取り組みは、イングランド北部にあるバーンズリー・テックタウンの開発の一環であり、地域産業のデジタル能力を生み出し、医療従事者の事務負担を軽減し、患者のケアを迅速化することを目指しています。ウィルモット・ディクソンが新たに開設したシーム・デジタルキャンパスは、この野心的な計画を支える物理的なインフラです。
公式なストーリーはスムーズです：医師のための事務負担が軽減され、患者の待機時間が短くなり、地域のデジタル能力が向上します。すべてが同じ方向を向いています。しかし、あまりにも整然としたストーリーは、現実が登場して物事を混乱させる部分を省略する傾向があります。
私が分析したいのは、AIが医療セクターに役立つかどうかではなく、こうした公共技術イニシアチブの背後にある実行パターンです。このパターンは、技術が失敗するからではなく、ユーザーが変化を受け入れる準備ができているかどうか、そして具体的な条件下での検証が不十分であったために、スケールしない高コストプロジェクトの記録があります。
看護師と話す前にキャンパスを建設する
バーンズリー・テックタウンは、運用の需要が明確になる前にインフラへの投資を行うことを象徴しています。シームキャンパスは物理的に既に存在しています。イングランドのヨークシャーのアイコン的なバラは、開所式で輝きました。ビルは完成しています。次に来るのは、プレスリリースでは正確には説明されていない部分です：実際の病院の業務フローの中でAIツールを実装し、すでに慢性的なプレッシャーの下で働く人々と接し、何十年もかけて蓄積されてきた互換性のないデータシステムと、その技術的な約束への不信感が正当化される文化がある中でです。
NHSには大規模なデジタル化プロジェクトに関する具体的な歴史があります。2003年に始まったITの国立プログラムは、推定100億ポンド以上の投資でありながら、2011年に目標を達成できずに放棄されました。これは、これが失敗すると予測するために言っているわけではなく、インフラの大きさが採用の成功を予測しないことを指摘するためです。成功を予測するのは、スケールアップの前に試行と調整の質です。
バーンズリーで起こるべきことは、もしこれを行うチームが経験的論理に基づいているなら、以下のようになります：特定の事務的摩擦、たとえば医療専門家間の紹介を再分類するためにかかる時間を特定し、そのタスクを正確に自動化する最小限のツールを設計し、実際の人々5人または10人の前に30日間配置し、実際に時間を短縮せずに新たなエラーを生じないか測定し、初めてスケールの決定を行うことです。これは華やかなオープニングの見出しにはなりませんが、証拠を生み出します。
誰も言及していないビジネスモデル
この発表には、地元メディアが十分に深く取り上げていない経済的な次元があります。バーンズリー・テックタウンは、単なる医療イニシアチブではなく、北イングランドに技術産業を引き寄せることを目指す地域経済開発プロジェクトです。シームキャンパスは、投資家やデジタル分野の企業にとって位置を確立するためのシグナルとして機能します。NHSにおけるAIは、この地区のナラティブを正当化するために部分的にアンカーユースケースです。
これにより分析が変わります。技術プロジェクトが運用上の問題を解決する以上に地域の実現可能性を示さなければならないとき、インセンティブがずれます。地区の管理者のインセンティブは、目に見える活動を示し、企業を引き寄せることです。病院のディレクターのインセンティブは、すでに限界に達している業務フローを中断しないことです。これらの二つの目的は互いに矛盾するものではありませんが、自動的に解決されるものでもありません。導入データが悪い場合に誰が展開を停止する権限を持つのか、非常に正確なガバナンスが必要です。
明示的なガバナンスがない場合、通常発生するのは、プロジェクトのスケジュールが要請されているために技術が展開されることであり、ユーザーが準備ができているからではありません。そして、ユーザーが準備ができていない場合、彼らは騒音を立ててツールを離れません。静かにそれを避けて、書類やローカルのスプレッドシートで平行なフローを維持し、システムは技術的に稼働可能であるが機能的に無関係なままで、進行状況の報告書には何も反映されません。
12ヶ月後にこれが価値を持つかどうかを決定するもの
もし1年後にバーンズリー・テックタウンがNHSの待機時間に測定可能な影響を与えたかどうかを見極めたいのであれば、重要な指標はおそらく公式な発表には現れないものです。展開されたツールの数や提供された研修の時間は関係ありません。重要なのは、特定の紹介の解決にかかる平均時間が短くなったか、どれだけ短くなったか、そしてそのツールを使っているスタッフが最初の90日間にわたり、自発的にそのツールを使用し続けているかどうかなのです。
その最後の指標、自発的継続受容は、テクノロジーツールがユーザーが行動を変える価値があると考える十分な痛みを解決したことの最も正直な指標です。導入が正式な実装期間の後に減少すれば、その製品は実際の問題を解決していないことになります：それは、何かを提供したことを証明する必要があったチームの問題を解決しました。
生産的な実験と、良く写真が撮られた機関の支出の違いはまさにそこにあります：それはチームが、採用の減少を適時に検出してこれに対応し、さらなる予算を投入する前に行動するためのメカニズムを持っているかどうかについてです。バーンズリーは、公共技術が厳密にスケールする方法の模範例になるか、または美しいビルと虚栄的な指標を持つ別のイノベーション地区になるかもしれません。インフラは既に構築されています。今後は、データがそれを示すときに、展開を一時停止するのに十分な権限を持つ誰かがいるのかどうかが見どころです。これは政治的なスケジュールに不快感を与えますが。
持続可能な成長は、公衆衛生か他のどのセクターにおいても、プロジェクトをリードする者がユーザーからの否定的な信号をタイムリーに受け入れることを厭わず、スケールアップの前に調整を行う場合にのみ起こります。誰もがその機能が実際に機能しているかどうかを確認したことのない方向に完全な予算を約束した後ではありません。
