【2026】医療AIの活用例と現状を紹介！画像診断・CAD応用・メリット・デメリットまで解説

AI（人工知能）の技術は、すでに医療の未来を大きく変えつつあります。
しかし、具体的にどのように活用されているのかわからないとお悩みではないでしょうか。

そこでこの記事では、医療用に導入されているAIの概要や導入率についてわかりやすくまとめました。また、医療分野のCAD効率化や画像解析など、現場の応用アイデアも紹介しているので、最新の活用例を知る参考にしてみてください。

医療AIとは？

医療AIとは、人工知能技術を活用して診断・治療・研究・事務処理を支援する仕組みのことです。大量のデータを学習し、パターン認識や予測を行うため、医療現場で問題になっている次の課題を解決できます。

• 人手不足の解消
• 診断精度の向上
• 医療格差の改善

また、ただデータを処理するAIだけでなく、ロボットや画像解析、CAD設計の効率化などにも医療AIが活用されています。医師を完全に置き換えるものではなく、補助的なツールとしての役割が与えられています。

医療AIが研究・学会・論文で注目される理由

医療AIは、次のように研究や学会、論文でも取り上げられている注目の技術です。

ほかにも、国立がん研究センターと富士フイルムの共同開発として、希少がんである「神経膠腫」の治療前の画像評価精度を向上させるといった取り組みもスタートしています。このように、医療AIは同業界にとって欠かせない技術となりつつあることから、注目が集まるのです。

（参考：国立がん研究センター「MRI画像から神経膠腫の疑いのある領域を精密に抽出するAI技術を共同開発」）

医療AIの現状と導入率

医療AIは、急速に普及が進んでいるように見えますが、導入率は国によって大きな差があります。

日本ではAI医療機器が厚生労働省により20種以上承認されていますが、日経リサーチの2023年の報告によると、医療AIの導入率は約20％にとどまり、約8割の医療機関は費用対効果がわからないと導入が進んでいません。

一方、米国や欧州では画像診断AIの臨床現場への普及が進んでいます。
日本より医療AIの利用が一般的になりつつあるのが現状です。

（参考：日経リサーチ「医療情報システム導入状況調査」）

医療AIのビジネス活用状況

国内での導入率は少ないものの、すでに次のようなビジネス分野で医療AIが活用されています。

• 診断レベルを高める「画像診断AI」
• 製薬の開発コストを抑える「創薬支援AI」
• 情報管理・共有を効率化する「電子カルテAI」
• 患者の管理分析に使われる「病院経営AI」
• 医療機器の製造・設計を効率化する「生成AI」

日本国内だけでも、医療AIの市場規模が数千億円に達する見込みだと言われています。
AI技術の著しい発展が続く現代では、医療AIの導入が加速すると期待されています。

医療AIの今後の展望

今後の展望として、厚生労働省では医療AIを次の分野などに活用すると目標を掲げています。

• ゲノム医療
• 画像診断
• 手術支援
• 介護・認知症ケア

（参考：厚生労働省「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」）

特にAIが多言語解析や生成AIと組み合わされれば、診断補助の信頼性や臨床現場での活用範囲がさらに広がることが期待されます。普及を加速させるためには、政策支援や産業界との連携、そして医療現場を主軸とした検証データの蓄積が欠かせません。

医療AIが抱える課題

医療機関がAIを導入するためには、次のような課題も指摘されています。

• 費用対効果の不明確さ
• 医療過誤が発生した場合の責任の所在があいまい
• データの偏りやプライバシー保護のリスク
• 医療従事者の受け入れ体制や教育不足

このような問題を解決しなければ、AIの普及や信頼性確保は難しいと言えます。
技術の進化とともに、制度面・倫理的な面での議論と整備が求められます。

またAI技術のなかでも特に活用されているのが、生成AIです。
詳しくは以下の記事をチェックしてみてください。

【2025】生成AI×医療とは？現場の導入事例や具体的なステップ

医療AIのメリット・デメリット

AIを活用して医療を効率化できる医療AIには、次のようなメリット・デメリットがあります。

たとえば医療AIは、CADや製造現場でも同様に活かせます。

3Dモデルの自動生成や最適化設計を医療AIにサポートさせることで、インプラントや医療機器開発において効率性と精度を両立できます。一方で、AI依存による設計品質のばらつきや、患者ごとの個別データ管理にともなう情報漏えいリスクに注意しなければなりません。

つまり、医療AIを活用する際には、その元となるデータについて慎重な活用の判断や徹底した準備が欠かせないと言えるでしょう。

現場に医療AIを導入するコツ・手順

医療AIは「導入すればすぐ効果が出る」わけではなく、計画的に進めなければ失敗するリスクもあります。以下に、医療AIの失敗しない導入ステップを整理しました。

なお、AIの活用について自社対応が難しいとお悩みなら、プロにサポートを受けながらスキルを高めていくのが有効です。AI人材の育成からスタートしたいなら「DX研修・人材育成サービス」を利用しましょう。

医療AIの現場活用事例（画像診断・ロボット・CAD設計）

医療AIは、診断精度を高めるだけでなく、手術支援や設計業務にも広がりつつあります。

ここでは、代表的な最新活用事例を紹介します。

医療AIによる画像診断支援

医療AIは、X線・CT・MRI画像を解析する画像診断として活用できます。
がんや心疾患などの兆候を早期に検出できるのが魅力です。

大阪公立大学では、AIのディープラーニングを駆使し、14万枚の胸部X線を学習させ、肺機能を高精度で推定できるモデルを開発しました。AIによるダブルチェックで見落としを防ぐことができるため、診断精度と医師の負担軽減を同時に実現しています。

手術支援ロボットや製造ロボットの導入

医療AIを手術支援ロボット搭載することで、術者の動きを補助した正確な切開や縫合を可能とします。

実際、トヨタ記念病院では薬剤搬送用ロボットを導入し、看護師の業務効率化を実現しました。
製造分野の自律型ロボット技術が医療現場に応用され、精密性と安全性を両立させています。

医療AIを活用したバイオデジタルツイン

医療AIとCAD・モデリングの技術を組み合わせれば、個人ごとの身体をデジタルモデル化し、臓器や細胞の働きをシミュレーションすることも可能です。

実際に、北里大学とNTTの共同研究では、心音を解析して心不全の兆候を検出する研究が進行中です。遺伝子・検査データ・日常のセンシング情報を統合することで、その人に合った治療を提供する個別化医療の実現に近づいています。

また、医療分野では研修用にVRを導入している機関も少なくありません。
詳しくは以下の記事をチェックしてみてください。

【2025】医療分野のVRとは？活用事例やメリット・デメリットを解説

医療の設計・モデリング業務に生成AIを活用するアイデア

医療現場ではCADを用いた設計やモデリングを実施するケースも多く、作業に大幅な時間とコストが発生します。その際の精度・効率の向上に役立つのが、生成AIです。

ここでは生成AIの代表的な活用アイデアを3つ紹介します。

手術用3Dモデルの自動生成

生成AIでは、患者のCTやMRI画像をもとに、手術計画に必要な資料や3Dモデルを自動作成できます。

通常だと、専門技術者が時間をかけてモデリングしなければなりませんが、生成AIがあれば短時間で精度の高い手術シミュレーションが可能となります。複雑な腫瘍や血管の再現にも有効で、術前準備の質向上につなげられるのが魅力です。

インプラント設計の最適化

医療分野と生成AIを組み合わせれば、骨格や歯列など患者ごとの形状データを解析し、最適なインプラント設計を自動提案するといった仕組みをつくりだせます。

たとえば、サイズや角度、強度を個別に調整することで適合性を高め、術後の違和感や再手術リスクを軽減可能です。カスタムメイド医療の実現が身近になります。

医療機器の設計支援

医療機器の開発においても、生成AIは強力な設計支援ツールとして役立ちます。

たとえば、複数の設計案をAIが生成し、性能や安全性をシミュレーションで検証させるといった使い方も可能です。従来の試作回数を削減し、研究開発コストを抑制できます。

さらに規制対応を考慮した設計の自動補正にも対応でき、実用できるまでの期間を大幅に短縮できます。

なお生成AIの活用を検討しているけれど、ノウハウがなく導入・活用できずにいるなら「実践的に学べる生成AIセミナー」を受講するのがおすすめです。基礎～応用知識を実践形式で学習できます。

医療AIについてよくある質問

医療AIについてまとめ

医療AIは、画像診断・手術支援・カルテ作成・CAD設計など幅広い業務で応用されており、現場の負担軽減や診断精度の向上に役立てられています。

一方で、責任の所在や情報漏えいリスクといった課題も残ります。
今後はバイオデジタルツインなど先端技術と組み合わせ、より安全で信頼性の高い医療を実現することが期待されます。