薬物依存リスクアルゴリズムと慢性疼痛患者への悲惨な影響

2020年7月のある晩、キャサリンという女性が激痛を訴えて病院に向かいました。

ミシガン州に住む32歳の心理学大学院生、キャサリンは、子宮内膜症を患っていました。子宮内膜症は、子宮に似た細胞が本来あるべき場所で異常に増殖する、苦痛を伴う病気です。月経が始まると、これらの増殖物は剥がれ落ち、しばしば痛みを伴う腹痛や瘢痕、時には内臓同士の癒着を引き起こします。そして、月経周期が再び始まる前に、この状態が続きます。

キャサリンさんは長年、痛みを和らげる必要がある時にパーコセットなどの経口オピオイドを服用することで、症状を管理してきました。しかし、子宮内膜症は進行性です。かつて卵巣にできた命に関わる腫瘍を取り除くために緊急手術を受けた経験があり、痛みがひどかったことから、同じように危険な何かが起こっているのではないかと不安に駆られました。

病院では、医師たちが超音波検査を行い、最悪の事態を除外した後、キャサリンさんを経過観察のために入院させ、卵巣に新たな嚢胞が形成され始めていないかを確認しました。その間、医師たちは、危機が去るまでオピオイドの静脈内投与を行うと告げました。

しかし、入院4日目に事態は一変した。職員がキャサリンに、今後はオピオイドの投与を一切行わないとぶっきらぼうに告げたのだ。「カルテのスコアがかなり高いことに気づいていないようです」と女性は言った。「処方薬の多さから見て、痛み以外の治療が必要なのは明らかです」

プライバシー保護のためミドルネームのみの使用を条件にWIREDの取材に応じたキャサリンは、困惑した様子だった。この女性は一体どんな治療のことを言っているのだろうか？具体的にはどんな処方箋のことなのだろうか？何が起こっているのか理解する前に、彼女は激しい痛みを抱えたまま、病院から即刻退院させられた。

約2週間後、キャサリンは自宅に戻り、婦人科から医師との交際を「終了」するという手紙を受け取りました。またしても彼女は困惑しました。しかし、このメッセージには少なくとも何らかの説明がありました。「NarxCareデータベースからの報告」により交際が終了されたと書かれていたのです。

ほとんどの人と同じように、キャサリンも NarxCare について聞いたことがなかったので、調べてみたところ、米国の薬物過剰摂取危機への対応においてますます中心的な役割を果たすようになった一連のデータベースとアルゴリズムを発見した。

過去20年間、米国司法省は州レベルの処方薬データベースの開発と維持に数億ドルを投じてきました。これは、特定の規制薬物の処方箋をリアルタイムで追跡し、当局が医薬品市場を監視するための電子登録システムです。現在、1州を除くすべての州が、こうした処方薬モニタリングプログラム（PDMP）を導入しています。そして、最後に残ったミズーリ州も、まもなく他の州に加わろうとしています。

ここ数年、一連の買収と政府契約を経て、Apprissという一企業がこれらの州の処方箋データベースの管理を独占するようになりました。各登録簿はそれぞれ独自の特性、要件、パラメータによって管理されており、ある程度分断されていますが、Apprissはそれらの相互運用性を高め、シームレスな全国処方薬登録簿のようなものに統合することに貢献しました。また、記録の収集と検索だけにとどまらず、「データインサイト」を生成する機械学習アルゴリズムを開発し、州の医薬品登録簿外の膨大なデータを活用してこれらの情報源を導き出していることを示唆しています。

キャサリンの婦人科医が彼女と別れるきっかけとなったシステムである NarxCare は、Appriss の医師、薬局、病院向けの主力製品であり、患者のオピオイド乱用リスクを即座に自動的に特定することを目的とした「分析ツールおよびケア管理プラットフォーム」です。

最も基本的なレベルでは、医師がキャサリンのような患者についてNarxCareに問い合わせると、ソフトウェアは州の登録簿を調べて、患者が「ドラッグショッピング」行為を行っていることを示す危険信号を探す。患者が訪れた薬局の数、医療を受けるために移動した距離、受け取った処方箋の組み合わせを記録する。

さらに、事態は少し不可解な展開を見せます。NarxCareは、各患者に独自の包括的な過剰摂取リスクスコアを自動的に割り当てる複雑な機械学習製品へのアクセスを各州に提供しています。このスコアがどのように算出されるかはAppriss社のみが正確に把握していますが、同社の販促資料によると、同社の予測モデルは州の医薬品登録データだけでなく、「医療保険請求データ、電子健康記録、救急隊データ、刑事司法データも含む可能性がある」とのことです。テキサス州、フロリダ州、オハイオ州、そしてキャサリンが住むミシガン州を含む少なくとも8つの州が、このアルゴリズムをモニタリングプログラムに組み込む契約を結んでいます。

こうした入力は一見複雑に思えるが、医師が患者の NarxCare レポートを呼び出すときに画面に表示する内容は非常にシンプルだ。患者の処方履歴を示す一連のデータ視覚化と、その上に患者のリスクを簡潔にまとめた 3 桁のスコアがいくつか表示される。

Appriss社は、NarxCareスコアは医師の診断に取って代わるものではないと断言している。しかし、医師がこれらの数値を無視すれば、危険にさらされることになる。現在、ほぼすべての州が処方薬モニタリングプログラムの管理にAppriss社のソフトウェアを使用しており、ほとんどの州では、医師と薬剤師は規制薬物を処方する際にAppriss社に相談することが法的に義務付けられており、違反した場合は免許が剥奪される。一部の州では、警察や連邦法執行官も、医師と患者の両方を訴追するために、この極めて機密性の高い医療情報に（多くの場合令状なしで）アクセスできる。

キャサリンは、実質的にほぼすべてのアメリカ人が、規制薬物の処方リスクを評価する秘密の信用スコアのようなものを持っていることを発見した。そして医師たちは、そのスコアに対する自身の対応を吟味する際に、権威ある者たちの監視を受けているのだ。

キャサリンはNarxCareについて調べても、根本的な疑問が消えなかった。なぜこんなに高いスコアが付けられたのか？彼女は「ドクターショッピング」をしていたわけではない。他に診てもらった医師は精神科医だけだった。彼女は心的外傷後ストレス障害（PTSD）の治療薬としてベンゾジアゼピンを処方されていたが、こうした薬とオピオイドの併用は過剰摂取のリスク因子として知られている。しかし、それが本当に彼女を医療現場から追い出すのに十分な理由だったのだろうか？

キャサリンはオンラインで調査を続けるうちに、Twitterなどのフォーラムで慢性疼痛患者たちが、NarxCareなどのスクリーニングツールに引っかかった経験を語り合っていることを知りました。そしてついに、何が問題だったのかを理解するのに役立つ説明を見つけました。それは、病気のペットを飼っていたことだったのです。

入院当時、キャサリンはベアとムースという2匹のフラットコーテッド・レトリバーを飼っていました。どちらも彼女が引き取りたいと思っていたタイプの犬でした。他の飼い主が避けるような、深刻な健康問題を抱えた高齢の保護犬だったのです。ムースはてんかんを患っており、両後ろ足の手術が必要でした。また、子犬の頃に虐待を受け、重度の不安症を抱えていました。ベアもまた不安症に悩まされていました。

2匹の犬は獣医師からオピオイド、ベンゾジアゼピン、さらにはバルビツール酸塩まで処方されていました。動物の処方箋は飼い主の名前で発行されます。そのため、NarxCareはキャサリンが複数の獣医師から様々な薬を処方されており、中には極めて高用量の薬を処方されているように見えたようです。（犬は代謝上の要因により、大量のベンゾジアゼピンを必要とする場合があります。）Appriss氏によると、ペットの処方薬が患者のNarxCareスコアを押し上げることは「非常にまれ」です。

この問題は一見カフカ的に思えるかもしれないが、批評家たちは、これは決して単発的な問題ではないと指摘する。NarxCareやそれに類似するスクリーニングツールには重大な欠陥があると考える研究者が増えている。ある研究によると、ドクターショッピングと診断される可能性が最も高い患者の20%は実際には癌を患っており、複数の専門医の診察が必要になる場合が多い。また、リスクスコアを高める公式の危険信号の多くは、単に最も脆弱で医学的に複雑な患者に見られる特性であり、こうしたグループがオピオイド鎮痛治療を拒否される原因となっていることもある。

NarxCareの過剰摂取リスクスコアを生成するAIは、多くの批評家にとってさらに不安を掻き立てるものだ。予測アルゴリズムへの懸念が高まる中、機密性の高い患者データへの極めて広範なアクセスを誇るNarxCareに関するAppriss自身の説明は、患者擁護団体や研究者の間で警戒を引き起こしている。たとえば、NarxCareのホームページでは、そのアルゴリズムがうつ病や心的外傷後ストレス障害の診断を求めて患者の医療記録をくまなく調べ、これらを「リスク評価に影響を与える可能性のある変数」として扱う方法が説明されている。次に、学者たちはNarxCareについて何百ページにもわたって論文を発表し、そのような診断記録の使用が女性（虐待によるトラウマを患う可能性が高い）にどのような不均衡な影響を与える可能性があるか、また、刑事司法データの使用とされることが人種的マイノリティ（逮捕される可能性が高い）にどのような不利な影響を与える可能性があるかを検討している。

しかし、研究者によると、最も懸念されるのは、これらの準医療ツールがいかに不透明で説明責任が果たされていないかという点だ。NarxCareを含め、医師の臨床判断を導くために広く使用されているアルゴリズムはどれも、査読済みの研究によって安全性と有効性が検証されていない。また、Apprissのリスク評価アルゴリズムは独自のものであるため、内部構造を検査してエラーやバイアスがないか調べる方法がない。

実際のところ、患者が救済を求める明確な手段もありません。キャサリンさんは何が起こったのかに気付くとすぐに、自分の記録を消そうと努力し始めました。今もなお努力を続けています。その間、薬局や診療所を訪れると、誰かが自分のスコアを見たことがすぐにわかると言います。「彼らの態度がすっかり変わってしまいました」と彼女は言います。「まるで容疑者と刑事のようです。もはや思いやりや共感、同情に満ちた関係ではなく、まるで尋問のようです。」

アメリカとオピオイド系薬物の関係は常に困難を伴ってきた。私たちはオピオイド系薬物を愛するか、嫌うかのどちらかだ。歴史的に見て、オピオイド系薬物が広く入手できる時期は依存症を誘発し、それが取り締まりにつながり、疼痛治療が不十分になる。そして再び振り子が大きく振れ、決して落ち着くことはないようだ。

現在の反オピオイド風潮は、1990年代半ばにパーデュー・ファーマ社がオキシコンチンを過剰に販売したことに端を発しています。1999年から2010年にかけて、米国におけるオピオイドの処方量は4倍に増加し、過剰摂取による死亡者数も同時に増加しました。多くの専門家にとって、これは簡単な解決策を示唆していました。処方量を減らせば死亡率も低下するはずだ、と。

しかし、現実はそうはならなかった。2011年から2020年の間にオピオイドの処方量は60%減少した一方で、すでに記録的な水準にあった過剰摂取による死亡率は、同期間に少なくとも倍増した。単に医療用供給を削減するだけでは効果はなく、むしろ危険な薬物使用を助長し、多くのアメリカ人を違法製造されたフェンタニルなどの薬物に走らせたのだ。

一部の専門家は、これらの削減が効果を発揮しなかった理由は、最もリスクの高い患者をターゲットにできなかったためだと考えている。成人の約70%が医療用オピオイドを使用しているにもかかわらず、公式には「オピオイド使用障害」、通称依存症と呼ばれる症状を患っているのはわずか0.5%だ。ある研究によると、最もリスクの高い年齢層である10代と20代前半の人でさえ、オピオイドを処方された民間保険加入者の患者314人のうち、オピオイドによる問題が生じた人はわずか1人だった。

研究者たちは長年、一部の患者が他の患者よりも依存症のリスクが高いことを認識していました。例えば、虐待やネグレクト、親の死など、幼少期の辛い経験が多いほど、依存症のリスクが高くなることが研究で示されています。もう一つの大きなリスク要因は精神疾患で、オピオイド使用障害を持つ人の少なくとも64%が影響を受けています。しかし、専門家はこれらの危険性を認識していたものの、それを定量化する有効な方法がありませんでした。

オピオイド危機が深刻化し、患者のリスクをより正確に予測できる簡便なツールへの需要が高まるにつれ、状況は変わり始めました。こうした指標の先駆けの一つであるオピオイドリスクツール（ORT）は、2005年に米国疼痛医学会元会長で現在は製薬業界で働くリン・ウェブスター氏によって発表されました。（ウェブスター氏は以前、オピオイド製造業者から講演料を受け取っていました。）

ORTを構築するにあたり、ウェブスター氏はまず、特定のリスク要因を定量化した研究を探し始めました。幼少期の有害な経験に関する文献に加え、ウェブスター氏は、オピオイドだけでなくアルコールを含む他の薬物への依存歴（個人および家族歴）とリスクを関連付ける研究を発見しました。また、強迫性障害、双極性障害、統合失調症、うつ病といった特定の精神疾患によるリスク上昇に関するデータも発見しました。

ウェブスターは、これらの研究をすべてまとめ、患者が既知の依存症リスク要因のいずれかを有しているかどうかを調べるための簡単な質問票を作成しました。そして、回答を合計して重み付けし、総合スコアを算出する方法を考案しました。

しかし、ORTはデータソースによって大きく歪められ、限界が生じることがありました。例えば、ウェブスターは、少女の性的虐待歴が依存症リスクを3倍に高めることを示す研究を見つけ、患者が性的虐待を受けたかどうかを尋ねる質問を追加し、それをリスク要因として体系化しました。しかも、これは女性を対象としていました。なぜ女性だけを対象にしたのでしょうか？それは、男子を対象とした類似の研究がなかったからです。依存症の3分の2が男性に発生することを考えると、このORTにもたらされたジェンダーバイアスは特に奇妙でした。

ORTでは、患者が長期間オピオイドを処方されながら依存症になっていなかったかどうかも考慮されなかった。

ウェブスター氏によると、このツールは鎮痛治療を拒否するために使われることは意図しておらず、より綿密な監視が必要な患者を特定することのみを目的としていたという。しかし、利用可能な最初のスクリーナーの一つとして、オピオイド危機への対応に熱心な医師や病院の間で急速に普及した。現在では、複数の電子医療記録システムに組み込まれており、過剰処方を懸念する医師の間でも頻繁に利用されている。ウェブスター氏によると、このツールは「米国とその他5カ国で非常に広く利用されている」という。

ORT のような初期のオピオイドリスクスクリーナーと比較すると、NarxCare はより複雑で、より強力であり、より法執行機関に根ざしており、透明性がはるかに低いです。

アプリスは1990年代に、特定の受刑者の釈放が近づくと犯罪被害者やその他の「関心のある市民」に自動的に通知するソフトウェアの開発からスタートしました。その後、医療分野に進出しました。処方箋を監視するためのデータベースを複数開発した後、2014年には、当時最も広く使用されていた「規制薬物の乱用」リスクが最も高い人を予測するアルゴリズム（全米薬剤師会理事会が開発したプログラム）を買収し、開発と拡張を開始しました。オピオイド中毒の追跡・予測ソフトウェアを提供する多くの企業と同様に、アプリスは司法省から直接的または間接的に資金提供を受けていることが多いです。

NarxCareは、近年、生活の様々な領域で急速に普及している予測アルゴリズムの一つです。医療現場では、特定の治療から最も効果が得られる可能性が高い患者を予測したり、ICUの患者が退院後に容態が悪化したり死亡したりする確率を推定したりするために、アルゴリズムが活用されています。

理論的には、オピオイドがいつ、誰に処方されるかを導くツールを作成することは有益であり、ひいては医療格差の是正にも役立つ可能性があります。例えば、黒人患者は鎮痛剤の処方を拒否される可能性が高く、薬物を求めていると見なされる可能性も高いことが研究で示されています。より客観的な予測ツールがあれば、これも理論的には、十分な治療を受けられない患者が必要な治療を受けられるようになるでしょう。

しかし実際には、法執行機関が開発したアルゴリズムは、逆の方向に作用してきた実績がある。例えば2016年、ProPublicaは、裁判所が将来犯罪を犯す可能性が高い被告人を特定できるように設計されたアルゴリズムCOMPASが、黒人被告人を誤って再犯の可能性が高いと判断する傾向がはるかに高いことを分析した。（このアルゴリズムを開発した企業は、この分析に異議を唱えた。）それ以来、アルゴリズムの不公平性、つまりAIがその基礎となるデータのバイアスを隠蔽し、武器化する傾向の問題は、AI倫理を研究する人々の間でますます大きな懸念事項となっている。

ここ数年、シートンホール大学保健薬学法センター所長のジェニファー・オリヴァ氏は、こうした懸念を踏まえ、ナルクスケアの調査に着手してきた。最近発表した主要論文「投薬差別」でオリヴァ氏は、ナルクスケアが追跡していると主張するデータの多くは、人種、階級、性別に関連する不平等を単に繰り返しているに過ぎないと主張している。例えば、地方に住んでいると、治療のために長距離を移動しなければならないことが多いが、だからといって必ずしも医者を渡り歩く必要があるわけではない。同様に、ナルクスケアが刑事司法データをアルゴリズムにどう組み込んでいるのかは謎だが、黒人が白人よりもはるかに頻繁に逮捕されていることは明らかだ。オリヴァ氏によると、だからといって黒人に薬を処方することがよりリスクが高いわけではなく、偏った制度の標的になりやすいだけだという。「こうしたことすべてが、この歴史的な差別を強化しているだけだ」とオリヴァ氏は言う。

一方、Appriss社は、NarxCareのアルゴリズムでは、ソースデータ内の「潜在的なバイアスを考慮してリスクスコアを調整することはない」と述べている。

しかし、同社からの他の伝達内容は、NarxCare の基礎となるソース データが見た目どおりではない可能性があることを示唆しています。

この記事の報道当初、Appriss社はWIREDのインタビュー要請を断った。その後、データソースに関する具体的な質問に対するメールでの回答の中で、同社は驚くべき主張を展開した。自社のマーケティング資料とは明らかに矛盾するが、Appriss社はNarxCareの予測リスクアルゴリズムは、州の処方薬登録簿以外のデータを一切使用していないと述べているのだ。「過剰摂取リスクスコアはもともと、PDMP（処方薬モニタリングプログラム）以外のデータソースも取り込めるように開発されました」と同社の広報担当者は述べている。「しかし、どの州もそうすることには至っていません。NarxCareに含まれるすべてのスコアは、処方薬モニタリングプログラムのデータのみに基づいています」

一部の州では、特定の刑事司法データ（例えば薬物犯罪の有罪判決記録）を処方薬モニタリングプログラムに組み込んでいるため、NarxCareの機械学習モデルがそれらのデータを利用していることは考えられます。しかし、Apprissはマーケティング資料で主張されている他のデータソースとは明確に距離を置いています。

例えば、同社はWIREDに対し、NarxCareとそのスコアには患者の医療記録からの「診断情報は一切含まれていない」と述べた。これは、NarxCareのホームページの内容に反し、このアルゴリズムは実際にはうつ病やPTSDの病歴を全く考慮していないことを示唆しているように思える。また、同社は患者が医療を受けるために移動する距離も考慮していないと述べている。しかし、Apprissのサイトに今も掲載されている2018年のブログ記事では、NarxCareの機械学習モデルの説明に「医師と薬剤師と患者の自宅との間の距離など、他の種類のデータも考慮する可能性がある」と記されている。

アプリスによるこれらの最新の主張は、NarxCareの不可解さに対するオリヴァ氏の懸念をさらに強めるだけだ。「私自身の調査でも何度も述べてきたように、アプリスのリスクスコアリング・プラットフォームで最も恐ろしいのは、そのアルゴリズムが独自のものであり、その結果、外部から検証する方法がないことです」とオリヴァ氏は言う。「少なくとも、アプリスが自社のウェブサイトや公開文書で述べていることは信じられるべきです。」

さらに専門家らは、NarxCareのようなアルゴリズムの最も単純で透明性のある側面、つまり「ドクターショッピング」行動を示すための危険信号の集計でさえ、複雑な病状の患者をターゲットにする傾向があるという点で深刻な問題があると述べている。「患者の脆弱性が高いほど、患者の病状が重篤であるほど、病歴が複雑であるほど、複数の医師や薬局にかかってしまう可能性が高くなる」と、アラバマ大学バーミングハム校の医学および公衆衛生学教授であるステファン・ケルテス氏は指摘する。「このアルゴリズムは、より深刻な病状の患者を治療することは最大の負担になると臨床医を納得させるように設定されている。そしてそのようにして、最も深刻な問題を抱えた患者を見捨てる動機を与えているのだ。」

アプリスは、こうした複雑な状況にある患者への負担を軽減するため、自社のアルゴリズムは薬物使用の「急激な変化」に焦点を当て、複数の処方薬を長期間安定的に服用している患者を軽視していると述べている。しかし、同社はこれまでと同様に、NarxCareスコアは患者の治療方針を決定するものではなく、それを決定できるのは医師のみであることを強調している。

しかし、医師もアルゴリズムによって評価され、同僚よりも多くの処方箋を出したり、高リスクとみなされる患者に処方したりすると訴追される可能性があります。「処方医は本当に怖がっていると思います。非難されることを非常に恐れているのです」と、マサチューセッツ総合病院の物質使用障害イニシアチブの医療ディレクターであり、ハーバード大学医学部助教授でもあり、自身もNarxCareを定期的に利用している医師のサラ・ウェイクマン氏は言います。調査によると、現在、米国の診療所の約43%がオピオイドを必要とする新規患者の診察を拒否しています。

ウェイクマン氏によると、医師たちは「何が正しいのか、本当によく分かっていない」という。いくつかの学術調査によると、医師はオピオイドを乱用している患者を特定したいという強い思いから、処方薬登録制度を高く評価している。しかし、一部の登録制度はアクセスと理解に時間がかかりすぎると医師たちは指摘する。NarxCareはこの問題に対する解決策の一つであり、あらゆるプロセスをスピードアップさせる。情報を精査するのだ。

ケルテス氏によると、こうしたスピードと恐怖のせいで、慢性的な痛みを抱えながらも依存症ではない患者が、助けとなるはずの薬を利用できなくなっているという。極端なケースでは、慢性的な痛みを抱える患者の中には、より危険な違法薬物に頼ったり、自殺に追い込まれたりすることさえある。長期にわたってオピオイドを処方されている患者の場合、効果的な代替治療を行わずに処方を中止すると、過剰摂取による死亡リスクが3倍近く高まることが研究で示されている。

「NarxCareの議論を真に揺るがす問題は、それが利用されている環境に、法執行、恐怖、そして患者への不信感が強く存在していることです」とケルテス氏は言う。「医師たちは将来、職業を維持できるかどうかについて深い不安を抱いており、社会は医師と患者の両方に対して特に復讐心に燃えています。そして、この興味深いツールを開発する企業は、アメリカのほぼすべての医師の画面にそれを強制的に表示させることができるのです。」

キャサリンが慢性疼痛患者のオンラインコミュニティに深く関わるようになるにつれ、彼女が出会うようになった人々の一人が、ベバリー・シェクトマンという44歳の女性でした。彼女はオピオイドリスクスクリーニングでの自身の苦い経験から、強い衝撃を受けていました。2017年、シェクトマンは腎結石で入院しました。腎結石は人類が知る限り最悪の痛みを引き起こすことがあります。彼女の場合、腎結石はクローン病という腸の慢性炎症性疾患に関連していました。

クローン病の症状が悪化するだけでも激しい痛みを引き起こす可能性があるため、シェヒトマンさんは既に経口オピオイドの処方箋を受けていました。しかし、2017年のある日、痛みによる吐き気がひどく、オピオイドも他の薬も飲み込めず、病院に行きました。キャサリンさんと同様に、シェヒトマンさんも不安障害のためにベンゾジアゼピン系薬剤を服用していました。

この組み合わせは薬物使用者によく見られ、過剰摂取の危険因子とみなされているため、シェヒトマンさんの担当医は疑念を抱きました。彼は自己紹介もせず、なぜ薬を服用しているのかと詰問しました。彼女はPTSDを患っていると説明し、それで十分だろうと踏んでいました。しかし、彼はトラウマの原因について問い詰め、彼女は幼少期に性的虐待を受けたことを明かしました。

その後、医師の態度はさらにそっけないものになったとシェヒトマンさんは言う。「そのため、点滴による鎮痛剤はいかなる種類も処方できません」と言われたのを彼女は覚えている。理由を尋ねると、医師は点滴による薬物使用と児童性的虐待の両方が脳に変化をもたらすと主張したという。「『いつか私に感謝するでしょう。なぜなら、あなたが子供の頃に経験したことのせいで、あなたは依存症になるリスクが非常に高く、私はそれに加担できないからです』と言われた」と彼女は言う。

シェヒトマンさんは、医師が虐待を受けたのは自分のせいだと責めているように感じたと語り、困惑もしたという。

彼女は20年以上オピオイドを断続的に服用していましたが、一度も依存症になったことはありませんでした。これは関係ないのでしょうか？乱用に伴う理論上のリスクを理由に鎮痛剤の投与を拒否することが倫理的に許されるのでしょうか？彼女は持ち帰り用の薬を求めていたのではなく、以前と同じように問題なく病院で治療を受けたいだけだったのです。

後にキャサリンが経験したように、この経験がシェクトマンをインターネットへと駆り立てた。「とにかく、あらゆることを調べることに夢中になりました」とシェクトマンは語る。「オンライングループの人たちに、『性的虐待歴があるためにオピオイドの処方を拒否された人はいますか？』と尋ねたんです。すると、女性たちが次々と名乗り出てきました」

シェヒトマンは最終的に、「Don't Punish Pain Rally（痛みを罰するなラリー）」という擁護団体に参加しました。彼女は、この団体の他の活動家たちと共に、ORT（性的虐待歴検査）における性的虐待歴に関する質問が、男性ではなく女性を不当に標的にしていることを発見しました。（ウェブスターのツールの最新版では性差は除外されていますが、一部の電子医療記録システムでは以前のバージョンが使われているようです。）

彼女はまた、NarxCareで問題を抱えていると訴える多くの疼痛患者を発見しました。奇妙なことに、依存症のゴールドスタンダード治療を受けている患者でさえ、NarxCareによって誤ってフラグ付けされ、薬剤師によってその治療を拒否されることがあります。

サブオキソンというブランド名でよく知られているブプレノルフィンは、主に過剰摂取を防ぐことで、オピオイド使用障害による死亡率を50%以上低減することが証明されているわずか2つの薬剤のうちの1つです。しかし、ブプレノルフィン自体がオピオイドであるため、NarxCareスコアを上昇させる可能性のある物質の一つです。ただし、通常、ブプレノルフィンはNarxCareレポートの別のセクションに記載され、その人が治療を受けていることを示します。しかし、この区分があるからといって、薬剤師が患者のスコアが高いことを理由に処方箋の提供を拒否することを必ずしも防ぐわけではありません。

フロリダを拠点とする回復支援者のライアン・ワードさんは、ブプレノルフィンを10年近く服用しています。彼はまた、重度の腰痛とそれに関連する手術の既往歴があります。2018年、彼の薬局がブプレノルフィンの取り扱いを中止したため、ウォルマートで処方箋を受け取ろうとしましたが、断られました。その後、CVSを2軒、ウォルグリーンを3軒訪れましたが、やはり行き詰まってしまいました。

「僕はきちんとした服装をしているし、見た目もいい。それに、フレンドリーな態度もとっているんだ」と彼は言う。「ところが、運転免許証を受け取った途端、みんな態度が変わってしまう。どうしてなのか、さっぱり分からなかったよ」

離脱症状に陥り、皮肉なことに過剰摂取のリスクがはるかに高まるのではないかとパニックに陥った彼は、戦略を変えた。パブリックスの薬剤師に近づき、まず自分の活動や職歴が強調されたLinkedInのページを見せた。そして、他のドラッグストアで起こったことを説明した。

データベースを確認すると、彼女はすぐに問題点に気づきました。過剰摂取リスクスコアが圧倒的に高かったのです。しかし、同僚とは異なり、彼女は処方箋の調剤に同意しました。過剰摂取を防ぐという名目で、患者に過剰摂取を防ぐ薬を拒否するのはナンセンスだと悟ったからです。しかし、3年経っても、彼が別の薬局に行くと、拒否されてしまいます。

アプリスは、自社のデータがそのような用途に利用されることは想定されていないことを強調している。「薬剤師や医師は、これらのスコアを、患者の処方履歴の詳細を他の関連する患者の健康情報と併せてさらに検討するための指標、あるいは行動喚起として利用します」と同社は声明で述べている。「この分析と関連スコアは、患者のリスクを単独で決定するものとして意図されたものではありません。」アプリスはまた、NarxCareを使用している地域ではブプレノルフィンの処方が増加しているとも述べている。

しかし、他の患者たちと同様に、ワード氏も問題を解決できていない。現在、ほとんどの州で医師と薬剤師にこれらのデータベースの利用が義務付けられているため、数百万人が影響を受ける可能性がある。これらのシステムを確認した医療提供者の患者を対象としたある調査では、少なくとも半数が屈辱感を感じている、43%が処方薬の削減によって痛みが増し、生活の質が低下したと報告している。

アプリスはウェブサイトで、患者からの苦情への対応は各州の責任だと述べている。しかし、どこに相談すればよいのかを知っている人はほとんどいない。「各州が対応を非常に困難にしています」とオリバ氏は言う。中には誤りの訂正すら認めていない州もある。ウォード氏がアプリスに直接連絡を取ろうとしたが、無視されたという。

2010年代初頭、アンジェラ・キルビーはMITで経済学の博士論文のテーマを探していました。南部の田舎で医師をしていた家族から、過剰摂取が蔓延する地域でオピオイドの処方に関する判断がどれほど難しいかを聞き、キルビーはまさに自分の研究テーマを見つけたと感じました。彼女は、オピオイド処方に対する規制強化が実際に患者にどのような影響を与えているかを検証することで、医師のジレンマを研究することにしました。健康転帰を追跡するために、彼女は2004年から2014年までのさまざまな時期に処方箋モニタリングデータベースを導入した38州の保険請求データを使用しました。

キルビー氏は研究を始めるにあたり、オピオイドが中毒性があるだけでなく、慢性疼痛患者には効果がなく、有害でさえあると示唆する研究や報道（「ピルミル」取り締まりや過剰処方への反発が続く時代には多かった）に影響を受けていた。彼女は、処方の削減が生産性と健康を向上させると予測していた。「実際は正反対の結果になると思っていました」と彼女は言う。

実際、彼女の研究では、医療用オピオイドの処方を減らすことで医療費が増加し、入院患者の痛みが増し、欠勤日数も増加することが示されました。「おそらくオピオイドへのアクセスを失い、怪我からの職場復帰や疼痛治療を受けるのに苦労している人たちです」と彼女は言います。

好奇心に駆られた彼女は、もっと詳しく知りたくなった。そこで2010年代後半、ノースイースタン大学の助教授に就任した彼女は、NarxCareのアルゴリズムで最も洗練された指標である「過剰摂取リスクスコア」を生成する機械学習モデルのシミュレーションを行うことを決意した。

アプリスはアルゴリズムに組み込んだ要素を公表しなかったが、キルビー氏は可能な限りリバースエンジニアリングを行った。処方薬登録データにアクセスできなかったため、キルビー氏は匿名化された健康保険請求データを使用することを決めた。これは、オピオイドリスクを予測する他のすべての公開済み機械学習アルゴリズムの基礎となる情報源である。アプリスが自社の機械学習研究の説明で示しているのとほぼ同じ方法を用いて、キルビー氏はオピオイド処方箋を受け取った後にオピオイド使用障害と診断された人々の症例をモデルに見せて、モデルをトレーニングした。彼女はモデルに、彼らのファイル内の類似点とリスク予測因子を探させた。次に、今度はアルゴリズムからオピオイド使用障害の診断を隠した状態で、はるかに大規模なサンプルにモデルを投入し、実際に実際の症例を特定できるかどうかを確認した。

キルビー氏が発見したのは、NarxCare のモデルは異なるデータセットを網羅しているかもしれないが、彼女のアルゴリズムと本質的な制限がほぼ確実に共通しているということだ。

「私が開発したものも含め、こうしたアルゴリズムの問​​題点はすべて精度です」とキルビー氏は言う。キルビー氏のデータセットには、2005年から2012年の間に雇用主から保険に加入した約700万人のファイルが含まれていた。しかし、オピオイド中毒は一般人口では非常にまれであるため、アルゴリズムが予測を行うために使用できるトレーニングサンプルはわずかで、その数百万件のうち約2万3000件に過ぎなかった。

さらに、このグループの56%は最初の処方箋を受け取る前から依存症を経験していたため、薬が問題の原因とは考えられず、訓練サンプルから除外する必要がありました。（これは、オピオイド依存症のほとんどの人が医療目的ではなく娯楽目的で使用していることを示す他のデータと裏付けられています。）

その結果、キルビーのアルゴリズムは、99パーセンタイル以上のスコアを持たなければ高リスクと判断できないほど厳密にパラメータを設定したにもかかわらず、偽陽性と偽陰性の両方の結果を大量に生成した。その場合、高スコア者のうち実際にオピオイド使用障害と診断されたのはわずか11%で、89%は誤ってフラグ付けされていたことが判明した。

基準を緩めても状況は改善しませんでした。95パーセンタイルをカットオフ値として用いることで、真陽性は増加しましたが、偽陽性も増加しました。今回は陽性のうち真陽性は5%未満でした。（Appriss社は自社の文献の中で、これら2つのカットオフ値が臨床的に有用であると述べています。）

キルビー氏の研究は、さらに根本的な問題も明らかにした。彼女のようなアルゴリズムは、生涯にわたって多数のリスク要因を蓄積してきた人を、たとえ何年もオピオイドを服用していても何の問題も報告されていない人であっても、リスクが高いと判断する傾向がある。逆に、アルゴリズムにデータがほとんどない場合は、低リスクと判断される可能性が高い。しかし、その人は実際には、現在最も頻繁にリスク評価の対象となっている長期の慢性疼痛患者よりもリスクが高い可能性があるのだ。

「アルゴリズムによって高リスクと判断される可能性と、オピオイド使用障害を発症する確率の低下との間には、全く相関関係がありません」とキルビー氏は説明する。言い換えれば、このアルゴリズムは、本来の目的である、次の処方箋を発行するか拒否するかが、依存症の軌跡を変えるかどうかを判断することができないのだ。そして、この欠陥は、現在使用されていることが知られているすべてのアルゴリズムに影響を及ぼすとキルビー氏は言う。

ジェニファー・オリヴァは、NarxCareのようなアルゴリズムに関する論文「投与量差別」の中で、キャサリンとシェクトマンの事例に類似した事例を数多く挙げています。これらの事例では、性トラウマの既往歴やその他の誤解を招く可能性のある要因を理由に、オピオイドの投与を拒否された人々がいます。論文は、現在NarxCareには必須ではないFDAの承認を、特にApprissの市場支配を考慮すると必須にすべきだと主張しています。

もちろん、より大きな問題は、依存症リスクの判定にアルゴリズムを使うべきかどうかだ。ボストン大学のデータサイエンス・ファカルティフェローで計算疫学の博士号を持つエレイン・ンソエジー氏と話した際、彼女は公衆衛生の改善には問題の原因を理解することが必要であり、リスクと関連があるかどうかわからない代理指標を使うべきではないと主張した。

「アルゴリズムについて考えるつもりはありません」と彼女は言う。「人々の中に出て行って、そもそもなぜこのような問題が起こるのか、なぜオピオイドの過剰摂取が起こるのか、なぜ依存症になるのか、これらの問題を引き起こしている要因は何なのか、そしてどうすれば対処できるのかを理解したいと思っています。」

対照的に、過剰摂取危機の間中、政策立案者は医療用オピオイドの使用削減に執拗に注力してきました。そして、その指標によれば、彼らは圧倒的な成功を収めています。処方量は半減以上です。しかし、2020年には米国の過剰摂取による死亡者数が過去最多の9万3000人に達し、前年比で29%という驚異的な増加を記録しました。

さらに、依存症が判明している人であっても、適切な医療用オピオイドの使用を避けるだけで、彼らを守れるという証拠はほとんどありません。「依存症の既往歴のある人の場合、痛みが十分に治療されていないことは、再発の危険因子として、少なくともそれ以上に重要だと思います」とウェイクマン氏は言います。彼女は、オピオイドの使用を強制的に拒否するのではなく、より良いモニタリングとサポートが必要だと訴えています。

アプリスは、NarxCareがシステムによってフラグ付けされた人々の健康と死亡率に及ぼす影響を調査する必要性を認識しており、処方の削減につながるかどうかだけでなく、その影響についても調査する必要があると考えている。最近のウェビナーで、同社のデータサイエンス・マネージャーであるクリスティン・ウェイレン氏は、NarxCareの導入により、6つの州におけるオピオイド処方の減少が、導入前と比較して約10%加速したことを示す新たなデータを紹介した。同社がNarxCareが患者の生活に及ぼす実際の影響も測定しているかとの質問に対し、ウェイレン氏は「おっしゃっていることを実現するために、追加のアウトカム・データセットを積極的に探しています」と答えた。

少なくともキャスリンにとって、ナルクスケアは彼女の生活と健康にかなり大きな影響を与えています。彼女は「ナルクスケアのスコアのせいで、精神科医以外にはかかりつけの医師がいません」と言います。次に子宮内膜症が再発したり、別の緊急事態が発生したりしたらどうしようかと不安で、痛みを治療するための薬を手に入れるのに今も苦労しています。

キャサリン自身の鎮痛剤の処方箋だけが必要なわけではありません。愛犬のムースは2020年末に亡くなりましたが、ベアは今も薬を必要としており、キャサリンはその後、医療費のかかる別の犬、マウスを飼い始めました。一部の州では、獣医の処方箋の誤認問題が認識されており、NarxCareに対し、医療機関の画面に処方箋の足跡や動物のアイコンを表示するよう義務付けています。しかし、どうやらこれらの処方箋は、ペットの飼い主の総合スコア、そしてコンピューター画面を警戒しながら見つめる忙しい薬剤師のスコアにも影響を与える可能性があるようです。

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