8月24日、AWSが「Agentic AI Where Connectivity Is Scarce: MedZen Health in Cameroon」と題した記事を公開した。この記事では、スマートフォンや安定したネット回線を持たない農村部の患者に対し、SMS・USSDを通じてAI医療エージェントを届けるカメルーンの取り組みについて詳しく紹介されている。

「スマホがない」「ネットがない」前提で設計されたAI医療システム

AIを活用した医療システムと聞けば、スマートフォンと高速回線が前提のサービスをイメージするのが普通だ。しかしカメルーンをはじめとするサハラ以南アフリカの農村部では事情が全く異なる。

サハラ以南アフリカでは医師1人当たりの担当人口が非常に多く、農村部では医療施設への物理的アクセス自体が大きな障壁となっている。WHOの推計によれば、アフリカ全体で世界の疾病負担の約24%を抱えながら、医療従事者は世界全体のわずか3%程度しかいない。カメルーン農村部では、医師に診てもらうために何時間も未舗装道路を移動し、その日の賃金を丸ごと失う患者が珍しくない。医療費の約70%が家計の自己負担であり、モバイル通信費だけで一人当たり所得の13%超を消費する。スマートフォン普及率が低く、低コストの機能電話（フィーチャーフォン）が主な通信手段である農村部において、「アプリをインストールしてください」という前提は成立しない。

MylesTech SolutionsのAlain BagmiとCynthia Achuが立ち上げたMedZen Healthは、こうした現実から逆算して設計された。スマートフォンではなく機能電話を持つ数千万人を対象に、SMS・USSD・コールセンターという3つのアクセス手段を用意している。

USSDはモバイルマネー送金（M-PesaなどでおなじみのSIMカードベースの決済技術）でも使われる仕組みで、ダイヤル番号を入力してテキストメニューをナビゲートするだけで動作する。インターネット接続も、スマートフォンも不要だ。アフリカでは既にモバイルマネーの文脈でUSSDが広く普及しており、MedZen Healthはその馴染みのある操作体験を医療アクセスに転用している点が特徴的だ。

15の専門AIエージェントが連携するアーキテクチャ

システムの中核はAmazon Bedrock AgentCore（AWSが提供するマルチエージェント基盤サービスで、複数のAIエージェントのオーケストレーションやツール連携、セキュアな実行環境を提供する）を使った15個の専門AIエージェントで構成される。各患者のインタラクションごとに3〜5個のエージェントが連携し、中央オーケストレーターがタスクを割り振る。

各エージェントの役割分担は明確だ：

• 症状収集エージェント：症状を収集し構造化データに変換、医師向けサマリを生成
• プロバイダー検索・予約エージェント：医療機関の検索とスケジューリングを担当
• フォローアップエージェント：診察後48時間以内に患者に連絡し、懸念事項があれば医師にアラートを送信
• その他、検査結果・処方薬の在庫・網膜画像・患者記録の更新を担当するエージェントが必要に応じて動作する

診断・処方・治療判断は資格を持つ医療専門家が行う設計になっており、AIが医師の代替を担うわけではない。

オフラインファーストの設計と多言語・音声対応

プラットフォームはオフラインファーストで動作する。農村の患者は接続なしで症状を記録し、健康情報へアクセスし、医療履歴を参照できる。回線が回復した時点で自動的にクラウドに同期され、データは失われない。プライバシー保護はHIPAA適格の監査ログで担保される。

識字率が低い患者や音声コミュニケーションを好む患者には、以下のAWSサービスが対応する：

• Amazon Nova Sonic：自然なリアルタイム音声会話
• Amazon Polly：音声プロンプトと応答の読み上げ
• Amazon Comprehend Medical：会話から臨床的に意味ある情報を抽出・構造化

ほとんどの診察は「テキストファースト」で完結する。医師は症状の説明・写真・バイタルサインをセキュアなメッセージで確認し、診断と処方を行う。高速回線もビデオ通話も不要だ。

実際の導入効果

Doh's Medical Centerでは、MedZen Health導入後に周辺3地域から120名のアクティブ患者をリモートと対面の組み合わせで管理している。専任の事務スタッフなしに予約システムが稼働し、処方はパートナー薬局にデジタルで発行される。

WeCCARE FoundationのDr. Sammy Orock Oben医師は、農村の患者をリモート診察することで移動コストを削減している。「尿路感染症の女性が診断・治療を受けるために、もう一日分の賃金を失う必要はない。最小限のデータ通信で、数時間のうちに自分の電話から完結する」とDr. Obenは語る。

血液輸血の緊急調整を担うLifeline Africaや、乳がん早期発見を行うDare To Liveとも連携しており、ドナーネットワーク管理・緊急輸血リクエスト調整・農村部でのがん検診後の専門医連絡などにも活用されている。Dare To Liveによれば、最寄りの腫瘍専門医から100km離れた村の女性が、24時間以内に専門的なアドバイスを電話で受けられるようになっているという。

「制約」を設計の出発点にする

リソースが潤沢な環境向けに最適化されがちなAI医療システムの設計に対し、MedZen Healthが示す回答はシンプルだ——インフラ制約を後付けの課題として解決するのではなく、アーキテクチャの設計制約として最初から織り込む。USSD・SMSという既存技術と最新のマルチエージェントAIを組み合わせたこのアプローチは、接続環境が限られた地域でのAI活用を検討する際の参照事例となりうる。

詳細はAgentic AI Where Connectivity Is Scarce: MedZen Health in Cameroonを参照していただきたい。