医療業界における生成AIの導入は、テキストだけでなく医療画像や動画の分析、これらを組み合わせた総合的な診断のサポートへと進化しています。
慢性的な人手不足に悩む医療機関では、生成AIを活用することで医療従事者が本来の専門性を発揮できる環境づくりが進んでおり、様々なメリットをもたらす可能性もあります。
今回は、生成AIの医療現場での導入事例や安全に活用するポイント、具体的なステップを解説します。
生成AIの医療活用とは
生成AIは、医師が患者の診断や治療に関する最適な判断を行う際のツールとなり得ます。患者の検査データやカルテ情報を統合し、過去の診療情報と比較分析することで、個々の患者に最も適した治療計画や高精度な診断結果を提案することができるためです。
現在は、医療に特化した生成AIも市場に登場しており、医療事務をはじめとした様々な業務の効率化と自動化を実現しています。
これらの生成AIは、一般的な生成AIと比較して、事実と異なる情報を生成するハルシネーションのリスクが大幅に低減しているのが特徴です。
| 医療特化型の生成AI | 一般的な生成AI | |
| 学習内容 | 医療専門資料で訓練 | 多様な情報源で訓練 |
| 倫理 | 最小限 | 医療特有の配慮が少ない |
| 使用例 | 医療現場での具体的なユースケースに最適化 | 汎用的な用途 |
近年は、多くの医療機関で導入されている電子カルテに蓄積されたデータを基盤とした高度な医療AI開発も進められています。
医療現場での生成AI活用事例
ここでは、医療現場での生成AI活用事例を解説します。
医療文書の作成時間を削減
ある大学病院では、電子カルテのデータを基盤とした日本語の生成AIを導入し、医療文書を自動的に作成する実証実験を実施しています。
これにより、医療文書の作成に要する時間が約半分近く短縮されました。さらに、生成AIが生成した文書の表現力や正確性も医療の専門家から高い評価を得ているようです。
問診のサポート
あるがんセンターでは、医師の問診業務をサポートするため、生成AIを活用した会話型システムの導入計画を発表しました。
生成AIによるバーチャルの医師アバターが患者とコミュニケーションを行い、患者の症状から治療方法を分かりやすく説明することが可能です。
今後は、各専門医学会が策定した診療ガイドラインを生成AIに学習させながら実証テストを重ね、本格的な実用化を目指しています。
疾病リスクの予測
あるクリニックでは、人間ドックを受診した患者に対する疾病リスク予測AIサービスを導入しています。このサービスは、患者の健康診断データを分析し、将来的な疾病リスクを予測します。
1年分の健康診断データから、今後6年間にわたる主な6つの疾病のリスク予測が可能です。この生成AIサービスの導入により、患者自身が自分の健康状態を把握し、予防的な行動を取りやすくなっています。
また、医師の時間と労力を節約することで、より多くの患者と向き合う時間を確保でき、医療サービス全体の質の向上にも繋がっています。
退院時の文書作成時間を短縮
ある総合病院では生成AIを活用し、退院時のサマリーや意見書作成という医師の業務負担が大きい文書作成作業を自動化しています。
この結果、医師が退院時サマリーを作成する時間が従来の約15分から5分へ短縮されました。この効率化によって年間で540時間もの医師の貴重な時間を他の重要な医療活動に振り向けられる可能性が示されています。
患者データへのアクセスを効率化
アメリカのあるクリニックでは、Googleと提携した生成AIを導入し、医師や看護師などの医療従事者が患者の病歴や診断画像、最新の医学研究論文など、多岐にわたる医療情報に迅速かつ効率的にアクセスできるようになりました。
生成AIを活用したチャットボットが情報検索をサポートすることで、必要な情報への到達時間が大幅に短縮されています。
生成AIを医療現場で活用するメリット
医療業界における生成AI活用の利点は多岐にわたります。以下で詳しく見ていきましょう。
日常業務が効率化できる
診断書やカルテなどの作成作業は、医療従事者にとって大きな負担となりますが、生成AIがこれらの作業を代行することで、医師や看護師は本来の医療行為により多くの時間を費やすことができるようになります。
さらに、予約管理や初期問診などの患者対応も生成AIにより自動化が可能です。これにより受付スタッフの負担が軽減されるだけでなく、患者の待ち時間短縮にも繋がり、医療サービス全体の質の向上も期待できます。
従来よりも高度な診断ができる
膨大な医療データを学習した生成AIは、X線やMRIなどの医療画像を細かく分析する能力を持っています。
また、医師が見落としてしまう可能性のあるわずかな変化やパターンも特定できます。そのため、診断の信頼性も向上し、疾患の初期段階での発見率が高まり、患者の治療開始も早まることで、治療効果や予後の改善にも繋がります。
手術のサポートを任せられる
医療現場では、生成AIを組み込んだ手術をサポートするロボットが登場しています。そのため、執刀医と連携して手術の特定の工程を担当することが可能になりました。
生成AIの導入により、医療従事者の身体的かつ精神的な負荷が軽減され、人間の疲労や集中力低下による医療ミスも最小化することが可能です。
患者ごとの治療が最適化できる
生成AIは、患者ごとの詳しい診断記録や病歴、投薬履歴などの情報を総合的に分析することが可能です。これらのデータを基にして、その患者固有の状態や特性に合わせた治療方法を導き出すことができるのです。
一般的な治療ガイドラインに頼るだけでなく、患者一人ひとりの体質などを考慮した、より効果的な治療法を医療従事者に提案することができます。このようなパーソナライズド医療により、治療効果の向上や副作用リスクの低減など、患者にとって価値のある医療の提供が期待できるでしょう。
知見や情報の共有ができる
従来は、組織内の様々な場所に文書やPDFとして散在していた患者情報や医学的な知識が、生成AIにより構築されたデータに一元化されるようになりました。
そのため、医療従事者は、担当する患者の情報や最新の医学知識について知りたい内容をチャット形式で気軽に問いかけるだけで、膨大な診療データや専門的な医学文献の中から必要な情報を瞬時に取り出すことが可能です。
生成AIを医療現場で活用するデメリット
医療業界における生成AIの活用には、複数のデメリットも存在します。以下で詳しく解説します。
ハルシネーションが発生することがある
医療に特化していない生成AIや不適切な利用をすると、事実とは異なる情報を提示してしまう「ハルシネーション」が発生することがあります。
特に、高度な専門知識を必要とする分野において、専門的な医学知識を要する質問への回答や、患者データからの数値の抽出、医療計算などの場面で誤った情報が生成される可能性が高まるのです。
情報が漏えいする恐れがある
患者の診断結果や治療歴などの個人情報が生成AIに入力された場合、そのデータはサービス提供企業のサーバーに蓄積される可能性があります。
その結果、本来厳重に管理されるべき内部情報や患者のプライバシーに関わるデータが、意図せず外部に露出するリスクが生じます。さらに、保存されたデータは生成AIサービス提供者だけでなく、システム上の脆弱性を通じて第三者にアクセスされる恐れもあります。
初期に多くのコストがかかる
生成AIは、システム構築の初期投資や専門的なコンサルティング料など、導入時には避けられない出費が発生します。
さらに、医療機関が生成AIの活用目的や適用範囲を明確に定めないまま導入を急ぐと、期待した成果が得られないリスクがあります。
過信するとリスクを招く恐れがある
生成AIを過信することで思わぬリスクを招く可能性があります。生成AIは、人間のような倫理的判断能力や状況に応じた柔軟な思考を持ち合わせていないため、提供される情報の正確性は必ずしも保証されないのです。
例えば、生成AIを用いて診断書やカルテを作成した際に、誤った診断内容や最新ではない医学知識が記載されてしまう可能性があります。
倫理的に問題のある内容を生成することがある
生成AIのアウトプットの質と内容は、学習するデータに左右されます。生成AIの学習データが十分でなかったり、偏りを含んでいたりする場合、アウトプットした内容にも反映することがあります。
例えば、特定の人種や性別に関する偏見を含んだ医療アドバイスを提供したり、科学的根拠に乏しい治療法を推奨したりする恐れがあります。
生成AIを医療現場で安全に活用するポイント
生成AIの力を安全に活用するためには、慎重なアプローチが必要です。以下で、生成AIを医療現場で安全に活用するポイントを解説します。
医療IoT導入における注意点については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
活用範囲を定める
生成AIには得意分野と不得意な分野が存在します。医療現場で生成AIの能力を最大限に引き出すためには、その特性を理解し、最適な活用範囲を定めることが重要です。
また、生成AIは日々進化していますが、人間の医療専門家による監督と判断が常に必要です。最新技術と医療の知識を組み合わせることで、ケアの質を高めながら、安全性も確保できるでしょう。
利用ルールやマニュアルを策定する
どのような診療や業務において生成AIを活用するのか、またどのような場面では人間の判断を優先すべきかを詳細に示すことで、生成AIの適切な活用ができるでしょう。
さらに、個人情報保護法やその他の法規に準ずる形で、データの収集や保存、処理、共有に関する手順を明確化することで、法的リスクを回避し、患者の権利を守ることができます。
このようなマニュアルを策定し、定期的な更新を行うことで、医療現場における生成AIの安全かつ効果的な活用ができます。
適切なデータ管理を行う
生成AIは、入力された情報をもとに結果を出すため、データの管理方法がそのまま生成AIの質に影響します。そのため、以下の点が重要です。
- データの正確さ
- データの偏りのなさ
- 個人情報の保護
これらの点に注意し、適切なデータ管理を行うことで、データの質を保ち、情報漏洩や不正確な情報が生成されるリスクを減らすことができます。
組織全体のAIリテラシーを向上させる
医師をはじめとする医療従事者が生成AIの基本原理や機能について理解を深める機会を設けることで、組織全体が生成AIの可能性と限界を把握できるようになります。
実践的な研修を通じて、日常業務における生成AI活用方法やプロンプト設計のコツなどを学ぶことで、診断支援や事務作業の効率化などのメリットを受けられるでしょう。
継続的な学習環境の整備や、部署間での成功事例の共有を促進することで、組織全体のAIリテラシーは着実に向上していきます。
生成AIセミナー
生成AIセミナーでは、初心者の方でも短期間で生成AIの基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。このセミナーを通じて、AIリテラシーはもちろん、様々な生成AIの種類やLLMのメカニズムについて深く理解できるようになります。
また、AIの基礎である機械学習の仕組みについても学ぶことができるため、技術的な知識も身につきます。さらに、多様な生成AIサービスの特徴や具体的な活用例を紹介し、業務への導入方法について学べます。
なお、企業の社員研修としてご検討の場合は、ご要望に応じてセミナーの日程や内容をカスタマイズすることも可能です。
| セミナー名 | 生成AIセミナー |
|---|---|
| 運営元 | ProSkilll（プロスキル） |
| 価格(税込) | 27,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京・名古屋・大阪）・ライブウェビナー |
生成AIのセミナーの選び方については、以下の記事で詳しくご紹介しています。
常に変化する技術に合わせた対応を行う
生成AIは日進月歩で発展しているため、新しい生成AIが登場するたびに、それらがもたらす医療を革新する可能性と同時に、予期せぬリスクについても考えるべきでしょう。
医療機関が生成AIを導入する際は、最先端技術を取り入れるだけでなく、国内外の規制動向や倫理的議論、他の医療機関での成功事例や失敗例などの情報収集が重要です。
さらに、医療現場での経験から得られるフィードバックを集約し、生成AIの精度や使いやすさなどを評価することも重要です。
適切な生成AIツールを選ぶ
医療現場において生成AIを有効活用するためには、適切なツール選びが欠かせません。理想的な生成AIツール導入は、技術の追加ではなく、医療の質の向上と患者ケアの充実に繋がるものでなければなりません。
そのためには、技術面だけでなく、医療倫理や法規制への対応も含めた総合的な視点から最適なツールを選定することが、生成AIを医療現場で安全に活用する第一歩となります。
医療における生成AIの選び方
医療現場において生成AIを導入する際は、選び方に十分な注意を払う必要があります。以下で詳しく解説します。
セキュリティ対策は強固か
まず、患者データの取り扱いに関わる医療分野では、情報セキュリティが最優先となります。患者の個人情報や診療データは機密性が高いため、導入する生成AIがどのようなデータ保護機構を備えているかを確認することが重要です。
データの暗号化や匿名化処理、アクセス制限などの強固なセキュリティ対策が実装されているツールを優先的に検討すべきです。
また、実際の導入においては、オプトアウト機能を活用することで、患者情報の保護を強化できます。これにより、センシティブな医療情報が生成AIの学習データとして外部に漏れるリスクを軽減することが可能です。
科目や範囲に対応できるか
生成AIを選定する際は、外来診療において活用したいのか、入院患者の管理に役立てたいのか、問診のサポートとして使いたいのかなど、医療機関それぞれの具体的なニーズに合う生成AIを見極めることが重要です。
医療機関の成長に伴い、生成AIに求める役割も変化するため、導入当初の業務範囲から将来的に対応領域を広げられる柔軟性や、新たに診療科が増設された際にもスムーズに対応できる生成AIであるかどうかを事前に確認しておくことで、長期的に価値のある投資となるでしょう。
使いやすいか
現場の医療従事者が扱いやすいインターフェースを備えているかを吟味する必要があります。さらに、医療特有の専門用語や複雑な症例に対する理解度や回答の正確性も検証することが重要です。
特に医療分野では、誤った情報が患者安全に直結するため、生成AIのアウトプットの信頼性は最重要視されるべきでしょう。
サポート体制は充実しているか
安心して利用できる生成AIを選定するには、サポート体制の充実度を慎重に検討することが欠かせません。まず、年中無休で24時間対応可能なサポート可能かどうかを確認しましょう。
夜間や祝祭日であっても医療は継続されるため、いつでも相談できる体制が整っていることが理想的です。医療機関専任の担当者が配置されていれば、医療特有の課題や状況を理解した上でのサポートも期待できます。
トラブル発生時に誰がどのように連絡し、どのような手順で対処するのか、具体的なプロセスが事前に共有されていれば、混乱を抑えながら問題解決に取り組めます。
既存システムと連携できるか
生成AIを選ぶ際は、貴院の電子カルテシステムやレセコンと実際に連携できるのか、その実績を具体的に確認することが重要です。
類似規模の医療機関での導入例や、具体的な連携方法の情報も求めるべきでしょう。また、基本料金とは別に、APIの利用料やカスタマイズ開発費、保守料金などが必要になる場合があるため、総額が予算内に収まるのかも事前に確認する必要があります。
生成AIを医療で活用する際の4ステップ
医療業界での生成AI導入は、以下のように段階的に進められることが一般的です。
- 明確な方針を決める
- 利用環境を整備する
- 限定的な環境での試験運用を実施する
- 全面的な導入を進める
以下で詳しく見ていきましょう。
①明確な方針を決める
自院における生成AI活用の方針を定めます。この際に、業務効率の向上や患者対応の改善、医療サービス品質の強化など、具体的な活用イメージを描いていきます。
また、組織として生成AIをどの程度取り入れるか、どの分野に注力するかという目標を設定します。この基本方針が、その後の具体的な実装計画の土台となり、一貫性のある取り組みを可能にします。
②利用環境を整備する
セキュリティを重視したシステム設計や厳格なデータ管理、利用ガイドラインの策定など、利用環境を整えます。これらの対策を講じることで、セキュリティリスクを最小化しながら業務効率化を得ることができるようになります。
医療従事者が生成AIを安心して活用できる環境が整うと、様々な場面で生成AIの可能性が試されることになります。集まったフィードバックは、試作開発や本格的な生成AI構築を検討する際の指針となり、より医療現場のニーズに即した生成AI活用へと発展していくでしょう。
③限定的な環境での試験運用を実施する
医療現場では患者対応の効率化やスタッフ間の医療知識の共有など、多様な場面で生成AIの活用が考えられます。自院の経営課題や業務改善ニーズに合う候補をいくつか選定し、その用途に合わせて試作システムを構築し、実際の医療現場で試験運用を行います。
このようなPoC段階を設けることで、初期投資を抑えながら、現場の声や課題を反映させることができ、本格導入時のシステム品質と適合性が高められます。
④全面的な導入を進める
③で事前に実施した検証（PoC）から得られた知見を活かし、実際に本開発を行うべき医療のユースケースや活用範囲を選定することで、生成AIへの投資から得られる効果を最大化できるでしょう。
さらに、実際の医療現場で運用しながら、その成果や課題を細かく分析し、活用方法や内容を常に見直し進化させていくことが成功の鍵となります。
生成AIの活用で医療現場をサポート
今回は、生成AIの医療現場での導入事例や安全に活用するポイント、具体的なステップを解説しました。医療分野における生成AIは、今後さらなる発展が見込まれており、医療の質の向上、疾患の早期発見、遠隔医療の充実に繋がり、患者への治療成績や生活の質が改善されることが期待されています。
一方で、どれほど医療分野での生成AIが高度化し便利になったとしても、生成AIはあくまでも医療スタッフの業務効率化や意思決定をサポートする存在であることを忘れてはなりません。
医療現場における生成AIは、より良い医療を提供するためのツールとして位置づけられるべきものです。
