Kythera Labsは、あらゆる医療システムが必要とする信頼性の高い専門的なインテリジェンスにアクセスできる、AIネイティブなヘルスケア 戦略プラットフォームをDatabricks上に構築しています。
によって ブライアン・スミス（Bryan Smith）, Morgan Wilkie 、 Kaitlin Ryan による投稿
Kythera Labsは、あらゆる医療機関が必要とし、信頼できる専門的なインテリジェンスへのアクセスを可能にする、AIネイティブなヘルスケア戦略プラットフォームをDatabricks上で構築しています。
会議はいつもと同じ結末を迎えます。それは、誰もすぐに答えられない質問で終わるということです。CEO、CIO、CFOは、計画セッションから「がん治療による収益がどれだけシステム外に流出しており、どこに流れているかを特定せよ」という任務を課されて退室します。資金が豊富な医療機関であれば、その質問はコンサルティング会社に送られ、6週間後と数十万ドルの費用をかけて戻ってきます。ほとんどの医療機関では、BIツール を持つアナリストにその仕事が回り、データが許す限りの信頼度で、いつになるかわからないタイミングで戻ってくることになります。
この2つの体験の間にあるギャップこそが、Kythera Labsが解決するために設立された課題です。
医療機関の経営陣は、不完全なデータをもとに、患者数の増加、支払者（保険会社）契約の最適化、M&A対象の評価、拡大に向けた未開拓市場の特定、管理コストの削減など、複雑な戦略的決定に同時に直面しています。これらの決定は価値創造のレバーに直結していますが、歴史的に見ると、これには組織の予算規模にほぼ完全に比例する、専門的な分析能力が必要とされてきました。
"市場は、レセプトデータの上に構築されたBIツールによって支えられてきました"と、Kythera LabsのCEOであるJeff McDonald氏は語ります。"BIツールは、データに何が含まれているかを表現することには長けています。しかし、データに何が含まれていないかを伝えることには長けていません。それは、そのツールが設計された目的とは正反対のことだからです"
そのギャップを埋めることができるアナリスト（レセプトデータの欠損やバイアスを理解し、断片的な請求記録から患者のジャーニーを再構築し、請求書に書かれていることと実際に臨床現場で起きたことの違いを理解できる人材）の育成には、何年もかかります。大手 の医療機関はそうした人材を雇用します。小規模な組織は、そうした人材なしでやりくりするか、コンサルティング会社に何百万ドルも支払ってプロジェクトごとにその専門知識を借りるしかありません。米国のヘルスケアにおける戦略的インテリジェンスのギャップは、本質的にはデータの問題ではありません。専門知識の偏在の問題なのです。
Kythera Labsは、AIを活用してこの課題を解決しています。
エージェントが戦略的な質問に高い信頼性で答えるためには、その推論の基盤となるデータが信頼できるものでなければなりません。これは、言葉で言うほど簡単なことではありません。
レセプトデータは、経営陣が市場戦略を決定するためではなく、医療提供者が診療報酬の支払いを受けるために生成される、いわば「請求業務の副産物」です。これを別の目的で再利用するには、競合する数十のソースにわたる医療提供者の身元を特定し、130の標準化された医学用語集にわたる処置コードを調和させ、系統的なデータの欠損を修正し、患者のジャーニーを単なるバラバラな請求イベントの集まりではなく、時系列のシーケンスとして再構築する必要があります。
その答えが、Kytheraのヘルスケアデータ技術です。これは、3億人以上の患者を代表する3,390億件の医療および処方薬請求データ、8年分の履歴、3ペタバイト以上のストレージを取り込み、エージェントが実際に推論できるものを作り出します。それは、人工膝関節置換術が単なる請求コードではなく、術前の履歴、退院、術 後のケアの軌跡を伴う「手術イベント」として定義される、イベントベースの構造です。これらはすべてDatabricks上で構築されています。このデータの変換作業こそが、彼らの核となる仕事です。
これこそが、エージェントの回答を信頼できるものにしている理由でもあります。Kytheraの運用レイヤーは、Lakebase、Delta Lake、Delta Sharing、Unity Catalog、そしてサーバーレスインフラストラクチャ上で動作しています。そのため、リアルタイムのワークフローを支えるトランザクションデータは、エージェントが推論する分析データと、ガバナンスが効いた単一の基盤を共有しています。ETLは不要で、データの移動もありません。質問と回答の間に障壁はありません。
その実績は、すでに本番環境で証明されています。ルイジアナ州のある医療機関は、2024年12月にKytheraと契約を結び、クリスマス前に稼働を開始しました。契約から最初のインサイト獲得までわずか10日間で、これまで得られなかった患者層に対する可視性を手に入れました。
患者とのエンカウント（受診機会）に対する可視性が150%向上
院内留保率が12%向上
他院への流出が22%減少
留保された受診機会による年間推定価値は380万ドル
このような迅速な価値創出が可能になったのは、データ基盤がすでに構築されていたからに他なりません。
Agent Bricksフレーム ワーク上に構築され、医療機関のDatabricksワークスペースにデプロイされたKytheraのHealthcare Strategy Agentを使用して、最高戦略責任者（CSO）が会話を開始し、「当院が提供しているサービスについて、提携外の医療提供者に紹介されているがん患者は何人いますか？」と質問します。
その後に続くのは、ダッシュボードの更新ではありません。エージェントは、経験豊富なアナリストのように質問を処理し、紹介された6,800人のがん患者をあぶり出し、その患者層を獲得している競合医療提供者を特定し、最も流出の多い紹介元医師を実名で特定し、2,310万ドルの診療報酬獲得の機会を提示します。具体的な患者留保戦略がそれに続きます。セッション全体はわずか数分で完了します。
その回答に含まれるすべての結果は、人間のアナリストが作成、テスト、検証、統合しなければならなかったクエリを意味しています。エージェントはそれらを数分で実行します。
"私たちが取り組んでいることの多くは、これらのデータセットを扱うための専門知識をインテリジェントなエージェントにパッケージ化し、その能力を一部の専門家グループだけに限定しないようにすることです"と、共同創設者兼最高分析責任者（CAO）のRyan Leurck氏は述べています。"適切な人材が揃っていても、複雑な質問に答えるには数日、あるいは数週間か かることがあります。私たちの狙いは、その専門知識をより身近なものにし、人々がより迅速に答えにたどり着けるよう支援することです"
このがん治療のシナリオは、支払者構成の最適化や需要予測から、新規市場規模の測定、M&A対象の評価まで、10以上の戦略的な質問タイプに対応するために構築されたプラットフォームの一例にすぎません。同じプラットフォームが、支払者契約のパフォーマンスについて尋ねるCFO、競争上の位置付けについて尋ねる service line ディレクター、買収対象について尋ねる事業開発チームのニーズに、それぞれの言語で対応し、それぞれのコンテキストに合わせた回答を提供します。構造化されたエージェントワークフローの外でデータを探索したい医療機関のチームに対しては、Databricks Genieが同様のアクセシビリティを拡張し、BIチームやSQLの専門知識を必要とせず、あらゆるユーザーが自然言語でエンタープライズデータに質問できるようにします。
医療機関の経営陣がエージェントの言うことを信頼できなければ、あるいはCIOがコンプライアンスチームに対してその導入の正当性を説明できなければ、これらはすべて意味をなしません。
ヘルスケアAIプラットフォームにおける「信頼」には、具体的な意味があります。それは、財務アナリストが支払者契約のパフォーマンスについて質問した際に、別のサービスラインのデータが誤って表示されないことを意味します。エージェントのクエリが、HIPAA要件を満たす監査可能な履歴を残すことを意味します。そして、モデルがデータに触れる前に、エージェントが推論するデータが検証され、品質チェックが行われ、ガバナンスの承認を受けていることを意味します。1回のデータアクセス違反が重大な法的・評判的結果を招きかねない規制の厳しい業界において、これらは「あれば便利」なものではなく、導入するための必須条件なのです。
Kytheraの解決策は、すべての顧客デプロイにわたるガバナンスレイヤーとして実装されたDatabricks Unity Catalogです。Unity Catalogは、プラットフォーム全体におけるデータアクセス、セキュリティ、リネージのための単一のコントロールプレーンを提供します。つまり、SQLクエリを管理するのと同じポリシーがエージェントのクエリにも適用され、BIレポートに適用されるのと同じアクセス制御が、AIによって生成された推奨事項にも適用されます。サービスラインディレクターは自身の市場を確認し、CFOは自身の財務データを確認し、戦略担当役員は権限を持つ全体像を確認できます。誰も必要以上のデータを見ることはなく、すべてのアクセスイベントがログに記録されます。
ヘルスケア業界で32年のキャリアを持つJeff McDonald氏は、これが実務において何を意味するかを率直に語ります。"これは解決するのが複雑な問題ですが、Databricksはすべての要素を1つの場所にまとめてくれます。Unity Catalogのおかげで、3つのクラウドすべてに1日でデプロイでき、Delta Sharingによってペタバイト規模のデータへのほぼ即時のアクセスが可能になります。これにより摩擦が解消され、より迅速な実行が可能になります"
従来のエンタープライズアーキテクチャでは、ガバナンスを実現するために、何層ものカスタムツール、個別のアクセス管理システム、そして継続的な大規模なエンジニアリングが必要でした。Unity Catalogは、これらを「設定」へと集約します。つまり、ポリシーを一度設定すれば、あらゆる場所で適用されるようになります。規制の厳しい業界で55以上の医療システムをサポートする企業にとって、これは拡張（スケール）できるプラットフォームと、そうでないプラットフォームの決定的な違いとなります。
最高戦略責任者（CSO）は現在、腫瘍学の分析結果を手にしています。彼女は、どの医師に連絡すべきか、どの競合他社に対応すべきか、そして収益機会がどのようなものかを把握しています。しかし、あらゆるインサイトが最終的に突きつける問いは常に同じです。「では、次はどうするのか？」ということです。
この問いこそが、Kytheraの長期的なロードマップの始まりであり、より優れた分析と真の意思決定との違いが浮き彫りになるポイントです。ヘルスケアデータにおけるAIの進化は、おなじみのプロセスをたどってきました。何が起きたかを伝える静的なダッシュボードから、次に何が起こるかを予測する予測ツール、そして今日のガイド付き分析へと進化し、組織内のあらゆるリーダーが自然言語で複雑な質問を投げかけ、それぞれの役割やコンテキストに合わせた回答を得られるようになりました。Kytheraは、ガバナンスの効いたインフラストラクチャ上で、本番環境スケールでこの第3段階を実現しました。
しかし、同社の野心は質問に素早く答えることだけに留まりません。Kytheraが公開しているビジョンによれば、ヘルスケア分析の未来は単なる記述的なものではなく、予測的、処方的、そしてますます自律的なものへと進化していきます。Wayfinderの次のステージは、インサイトが単に意思決定を促すだけでなく、ワークフローを開始するプラットフォームです。紹介患者の離脱分析（referral leakage analysis）が、最も影響力のある紹介医へのアウトリーチシーケンスをトリガーする。市場ギャップ分析が不動産チームに直接ルーティングされる。戦略的な問いから業務上のアクションに至るまでの全プロセスが、データがレイクハウスから一切出ることなく、単一のガバナンスが効いたプラットフォーム上で実行されるのです。
「誰もデータを欲しがってはいません」とMcDonald氏は言います。「人々が求めているのは回答です。では、なぜ回答を求めるのでしょうか？それは、誰かのために何かを実行できるようにするためです。それこそが、回答に隣接するワークフローなのです。」
これは、ガイド付きBIから複合的な意思決定への移行であり、単にインテリジェンスを提示するだけでなく、ヘルスケアの規制環境が求めるガバナンスの効いたアーキテクチャのガードレール内で、それに基づいて行動するシステムへの移行を意味します。 これを大規模に実現するには、そもそも分析レイヤーを可能にしたのと同じ要素が必要です。それは、エージェントが触れる前に、患者中心にマスター化され、調和され、ガバナンスが適用されたデータです。
Kytheraのエンジニアリングチームが指摘するように、適切にトレーニングされ検証されたエージェントは、人間よりも深く徹底的にデータを探索し、解釈のコンテキストを常に意識し、疲労することなくそれを実行できます。システムが質問への回答からアクションの実行へと移行するにつれて、これらの特性は損なわれるどころか、ますます価値を高めていきます。
その影響は、単一の医療システムに留まりません。200床の地域医療システムが、大規模な統合提供ネットワーク（IDN）と同じ戦略的な問いを投げかけ、最終的にはコンサルティング契約を結ぶことなく、同じスピード、同じ品質の専門的なインテリジェンスでその回答に基づいて行動できるようになります。それは、これまでとは異なるヘルスケア市場の姿です。それこそが、KytheraがDatabricks上で、一つの医療システムずつ着実に築き上げようとしている市場なのです。
そして、十分な数の医療制度が、資本をどこに投入すべきか、どこで医療へのアクセスを拡大すべきか、どこで管理上の無駄を削減すべきかについて、より適切な判断を下し、その判断に基づいて迅速に行動できるようになれば、設立当初の目標――すなわち、医療費が実際に下がるかもしれないという目標――が手の届くところにあると感じられるようになるでしょう。
Kytheraのヘルスケア戦略プラットフォームを探索し、Healthcare Strategy Agentのデモをリクエストするには、kytheralabs.comをご覧ください。ガバナンス、拡張性、そして次なる自律的な意思決定のステージへの対応を実現するDatabricksのテクノロジー（Genie、Agent Bricks、Unity Catalog、Lakebase）についての詳細、またはBuilt Onパートナープログラムについては、こちらから開始してください。
Kythera Labsは、DatabricksのBuilt Onパートナーです。詳細はkytheralabs.comをご覧ください。
(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事
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