生成AIが変える医療の現場。実際の活用事例と今後の可能性
医療現場においても「生成AI」が少しずつ存在感を高めています。これまで人の手に頼っていた業務をサポートし、負担を軽くしてくれる新たな存在として、さまざまな医療機関での導入が進み始めています。
たとえば、診療記録の作成や患者への説明資料の生成など、日常的な作業の中にも生成AIが活躍できる余地はたくさんあります。実際に導入した現場では、医師やスタッフの業務効率が向上し、より多くの時間を患者と向き合うことに使えるようになったという声も。
この記事では、生成AIがどのように医療に活かされているのかを、具体的な事例とともにご紹介します。また、現場の変化や今後の可能性についても、わかりやすく解説していきます。
医療における生成AIの注目度が高まる背景
生成AIが医療現場で注目されるようになった背景には、いくつかの現実的な課題と、それに対する技術的な解決策が関係しています。
医療現場の課題と人手不足
今、日本の医療現場では深刻な人手不足が続いています。高齢化に伴って患者数が増える一方で、医師や看護師、事務スタッフの確保が難しくなってきました。限られた人員で多くの業務をこなさなければならない中で、「医師が診療以外に費やす時間」が大きな問題となっています。
たとえば、診療後のカルテ入力や患者への説明文の作成、診断書や紹介状の作成など、書類業務だけで1日に何時間もかかることも。こうした状況において、生成AIによる自動化が強く求められるようになってきました。
精度向上と業務効率化への期待
一昔前までのAIは「予測」や「分類」が得意でしたが、近年の生成AIは、自然な言葉を使って文章を作成できるほどに進化しています。この性能向上により、従来では難しかった業務の自動化も視野に入ってきました。
医療という分野は専門性が高く、正確さが最重要視されます。そのため、単なる自動処理ではなく、「医療に特化した情報をもとに、文脈を理解しながら言葉を生み出す能力」が必要とされてきました。生成AIは、まさにこの点で大きな可能性を示しています。
技術進化による生成AIの実用化
生成AIの進化は、ソフトウェア面だけにとどまりません。近年では、クラウドを利用した環境整備や高性能なGPUの普及によって、医療機関でも比較的手軽に生成AIを活用できるようになっています。また、音声入力や画像解析など、他のテクノロジーとの連携も進み、多機能なサポートが現実のものとなりつつあります。
このように、医療の課題と技術の進歩が交差したことで、生成AIは今や「未来の話」ではなく、「現場で使えるツール」へと変わりつつあります。
実際に活用されている生成AIの医療事例
生成AIの導入は、医療の現場で着実に進んでいます。ただし「生成AIが診断する」ような未来的な話ではなく、「日々の業務をどう効率化するか」という現実的な視点で活用されているのが特徴です。ここでは、すでに使われている具体的な事例をご紹介します。
診療記録の自動生成で医師の負担軽減
最も広く導入が進んでいるのが、診療記録（いわゆるカルテ）の自動生成です。診察中に音声入力やメモをもとに生成AIが文章を組み立て、診療内容を記録する仕組みです。
これにより、診察後に医師が手作業で入力していた時間を大幅に短縮できます。特に外来で多くの患者を診る医師にとっては、1日単位で数時間の業務削減につながることも。実際、生成AIによるカルテ補助を導入した病院では、医師の残業時間が減少したというデータも出ています。
たとえばアルサーガパートナーズでは、慶應義塾大学病院と共同で「退院サマリ作成支援AI」を開発し、医師の文書作業を効率化するとともに、データの安全性と正確性に配慮した設計を実現しました。
退院サマリ作成支援AIについて：
【医療現場で本格導入】慶應義塾大学病院とアルサーガパートナーズ、 生成AIを活用した「退院サマリ作成支援AI」システムを共同開発
患者向け説明文の生成でコミュニケーションを支援
病気の説明や治療方針を伝える際、医師が使う専門用語が患者には伝わりにくいことがあります。そこで活用されているのが、生成AIによる「やさしい日本語」への変換です。
生成AIは医療データや診断結果をもとに、患者が理解しやすい表現に変換してくれます。たとえば、「高血圧性心疾患」などの言葉を「血圧が高くなり続けたことによって、心臓に負担がかかった状態」といった形でわかりやすく伝えてくれるのです。
これにより、患者が自分の状態を正しく理解しやすくなり、治療に対する納得感や信頼感の向上にもつながります。
医療画像の解析と報告文の作成
CTやMRIなどの画像診断では、医師が画像を見ながら異常の有無を判断し、結果をレポートにまとめます。この過程でも生成AIが活用されています。
たとえば、画像の特徴を生成AIが分析し、「どの部位にどのような異常が見られるか」を自動で文章に起こす機能が開発されています。もちろん最終判断は医師が行いますが、生成AIによって初期案が用意されることで、作業のスピードと精度が向上します。
特に、夜間や緊急対応が必要な場面では、大きな助けになると考えられています。
医薬品開発における文献分析や候補分子提案
医療の中でも研究・開発の分野では、膨大な情報を処理する能力が求められます。生成AIは、過去の論文や臨床データを読み解き、新たな仮説を立てたり、候補となる化合物を提案したりする用途で活用されています。
たとえば、特定の疾患に対してどのような治療法が研究されているかをまとめたり、似たような作用を持つ薬剤の構造を見つけ出したりといった作業を、生成AIが補助します。研究者の時間を大きく節約できると同時に、ヒューマンエラーのリスクも軽減されます。
導入が進む現場とその成果
生成AIの活用は、研究機関や大病院にとどまらず、徐々に中規模な医療施設にも広がり始めています。実際に導入した現場からは、「業務の効率化」や「働き方の見直し」といった具体的な成果も報告されています。
大学病院や研究機関での導入例
最先端の医療が行われる大学病院では、生成AIの試験的な導入が進んでいます。診療録の自動作成システムや、患者ごとの説明文生成ツールなどが実装されており、一部では看護記録の下書き補助にも生成AIが用いられています。
また、医療系の研究機関では、論文の要約や多言語翻訳などに生成AIが使われ、研究者の情報整理や国際的な発信力の強化にもつながっています。
こうした先進事例は、全国の医療機関にも波及しつつあり、導入のハードルが徐々に下がっています。
医師の働き方改革への影響
医療業界ではここ数年、働き方改革の一環として「医師の労働時間短縮」が課題となっています。中でも、診療以外の事務作業が大きな負担とされており、そこに生成AIを活用する動きが加速しています。
たとえば、生成AIが書類の下書きを作成し、医師はそれを確認・修正するだけで済むようになれば、1件あたりの作業時間は大幅に短縮されます。これにより、夜間や休日の対応を減らし、心身の負担を軽くすることができます。
実際に導入した病院では、「勤務時間が1時間以上短縮された」という例もあり、医療現場の労働環境改善に寄与することが期待されています。
コスト削減・質の向上の両立
生成AI導入には初期投資が必要ですが、長期的に見るとコスト削減にもつながります。たとえば、書類作成にかけていた人件費の一部を圧縮できるほか、ミスや情報の抜け漏れを防ぐことで、再診や説明の手間を減らすことも可能です。
さらに、質の高い情報提供が行えることで、患者満足度や医療の信頼性が高まるという側面もあります。効率とクオリティ、この2つを同時に実現できるのは、生成AIならではの強みと言えるでしょう。
生成AIの活用における注意点
生成AIは非常に便利なツールである一方、医療という専門性と倫理性の高い分野で用いるには、いくつかの重要な配慮が必要です。正確性の担保やプライバシーの保護といった点をないがしろにすると、患者の信頼を損ねたり、重大な事故につながったりする恐れもあります。
ここでは、生成AIを医療で使う際に注意すべきポイントを整理しておきます。
データの正確性と倫理的配慮
生成AIは過去の情報や学習データをもとに回答を出す仕組みのため、常に最新の医療ガイドラインに準拠しているとは限りません。特に、病名の記述や治療方針の提案など、命に関わる情報を生成する場合は、必ず人間の専門家による確認が必要です。
また、生成AIが出力した文章が、意図せず差別的な表現や誤解を招く内容を含んでしまうこともあるため、倫理的な視点でのチェック体制も欠かせません。
患者情報の取り扱いとセキュリティ
医療データには、名前や住所、診療内容など、個人を特定できる情報が多数含まれます。生成AIを使用する際、これらのデータをどのように扱うかには、特に慎重な配慮が求められます。
クラウド型の生成AIを活用する場合は、通信の暗号化や外部サーバーへのデータ送信の可否といった技術的な側面に加えて、患者の同意や情報の匿名化といった法的・倫理的な対策が不可欠です。実際、多くの病院ではAI導入前に専門家による審査や情報管理ポリシーの見直しが行われています。
あくまで「補助」としての役割
生成AIはあくまでも“道具”であり、人間の代わりになるものではありません。診断や治療の最終判断は、あくまで医師の責任で行われるべきです。
たとえば、生成AIが出力した文章をそのまま患者に伝えてしまうと、情報の真意がうまく伝わらなかったり、不安を与えてしまったりすることもあります。そのため、生成AIの提案をもとに、医師自身が最終的な表現を吟味し、患者に合わせた形で伝える工夫が大切です。
医療×生成AIの未来。どこまで進化するのか
生成AIは、今や医療の現場で実際に活用され始めた「身近なツール」となっています。しかし、その進化はまだ始まったばかり。今後、さらに多くの可能性が広がっていくと見られています。ここでは、これから期待される展開について、いくつかの視点からご紹介します。
予防医療や個別化医療への展開
現在の医療は「治す」ことに重点が置かれていますが、これからの時代は「予防」や「個別化」が重視されるようになります。生成AIは、膨大な患者データを解析することで、将来的なリスクを予測したり、一人ひとりの体質や生活習慣に合わせた治療方針を提案したりする支援が可能です。
たとえば、健康診断の結果や日々の生活データをもとに、生成AIが「将来糖尿病のリスクが高まる可能性があります」などとアドバイスしてくれる未来が、そう遠くないかもしれません。
多言語対応やグローバル連携への活用
グローバル化が進む中で、外国人患者の受け入れや国際共同研究の機会も増えています。こうした場面でも、生成AIは強い味方になります。
生成AIは、多言語での文章作成や翻訳も得意としています。医療の専門用語が含まれる文書でも精度高く翻訳することができ、外国人患者への説明補助や国際的な研究成果の共有にも活用されています。
今後は、生成AIがリアルタイムでの多言語対応を担うことも視野に入っており、「言葉の壁を越えた医療」が実現する可能性も。
今後求められる制度整備と人材育成
生成AIの普及には、技術的な進化だけでなく、それを支える「制度」と「人材」の育成も重要です。たとえば、生成AIを安全かつ効果的に導入するためのガイドラインや法律、利用のルール作りが今後ますます求められていきます。
同時に、医療従事者が生成AIを適切に使いこなすための教育も欠かせません。「生成AIをどう使うか」だけでなく、「どこまで任せてよいか」「どこは人が判断すべきか」といったバランス感覚が必要になります。生成AIと医療がともに進化していく未来。その鍵を握るのは、技術だけではなく、それを正しく扱える人と仕組みなのかもしれません。
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（文＝広報室 尹）
