【生成AI×医療】医療現場におけるAIの可能性とは？おすすめツールと導入事例を徹底解説
WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。
近年、さまざまな業界で導入が進んでい生成AIですが、医療現場でも少しずつ導入が進められています。
とくに、慢性的な人手不足に陥っている現状を打破する手段として注目されており、導入実験をおこなっている病院では、医師の書類作成業務を従来の1/3にまで短縮できたという結果も発表されました。※4
そこで今回は、生成AIを医療現場で活用する方法やすでに活用している病院の事例をご紹介します。
最後までお読みいただくと、生成AIの活用方法が理解できるため、いち早く取り入れて業務を効率化できるかもしれません。
ぜひ最後までご覧ください。
医療現場に進出する生成AI
近年話題になっている生成AIですが、その導入は医療現場でも進んでいます。とくに、事務処理や簡易的な患者対応などで生成AIの利用が進んでおり、業務効率化が少しずつ実現しているのが現状です。
なお、人口老齢化や医療人口減少などにより、医療現場は慢性的な人手不足で悩まされています。
このような課題を解決するのに生成AIの利用はピッタリなため、スムーズな医療の提供や医療現場の働き方改革が進むのも時間の問題といえるでしょう。
医療現場における生成AIのメリット・用途
医療現場における生成AIの用途には、以下の4つがあります。
- 問診の自動化
- 受付対応の自動化
- 文書の要約・生成
- 新人へのノウハウ共有
これらの4つを効率よくおこなえるのが生成AIの大きなメリットです。
以下で、それぞれの用途別に生成AIを利用するメリットを紹介していくので、ぜひ参考にしてみてください。
用途1.問診の自動化
医療現場では、生成AIを活用した問診の自動化が進められています。
当記事の医療現場での生成AI活用事例でもご紹介しているのですが、国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所が生成AIを活用したプラットフォームの開発しているのがその一例です。※1
同社が開発しているプラットフォームには、生成AIを活用して問診を自動化する内容も含まれているので、患者に対する問診の効率化が進むことでしょう。
問診を一部生成AIに代替できれば、患者に耳を傾ける余裕を確保することにつながるのが大きなメリットです。
用途2.受付対応の自動化
生成AIを活用すれば、受付対応の自動化も可能です。患者への案内や次回予約などの受付対応をAIアバターが代わりにおこなってくれるので、普段受付に配置している人員を別の業務に回せます。
また、画像や動画を使ってわかりやすく解説することもできるため、むしろ人間より丁寧でわかりやすいと感じることもあるかもしれません。
用途3.文書の要約・生成
文書の要約・生成は、生成AIの得意分野です。現在ではChatGPTが広く普及しているので、医療業界に関わらず、一般の方でも利用している方がいます。
とくに、医療現場は診療記録の入力や文書作成などの業務に忙殺されがちで、患者と向き合う時間が十分に取れていません。
単純な書類作成や要約などを生成AIに任せれば、医師やその他のスタッフはほかの重要な業務に集中できるので、医療スタッフ・患者の双方にメリットがあります。
用途4.新人へのノウハウ共有
生成AIは、新人へのノウハウ共有をはじめとした教育目的でも活用できます。
事前に多くの情報を学習できる生成AIであれば、社内や業界で必要な知識を溜め込んでおけるので、必要なノウハウを最適なタイミングで共有できるというわけです。
なお、新人の教育は必要な情報を資料としてまとめたり、疑問に都度答えたりする必要がありますが、仕事で忙しい医療スタッフがまとまった時間を用意するのは簡単ではありません。
新人側も忙しい先輩に声をかけるのは躊躇しやすいので、こういった課題を解決できるのが大きなメリットです。
なお、教育現場における生成AIの利用法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
医療系の生成AIサービス5選
ここでは、医療系の生成AIサービスを5つご紹介します。
今回紹介する生成AIサービスは以下の5つです。
- MegaOak/iS
- Cotomi
- HOKUTO
- Hippocratic AI
- Insilico Medicine
気になる性能や料金は以下で解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。
MegaOak/iS
「MegaOak/iS(メガオーク アイエス)」は、NECが販売している国内初の生成AI搭載型電子カルテシステムです。
大規模言語モデル（LLM）が電子カルテに記載の診療情報を取り込んで、診療情報提供書(紹介状)と退院サマリに使用できる文章案を自動生成してくれます。
今後は、クラウドセキュア接続サービスを介して、「MegaOak/iS」以外の電子カルテシステムを導入している医療機関でも利用できる計画を立てているとのことです。※3
Cotomi
CotomiはNECが開発した大規模言語モデル（LLM）です。日本語性能の高さと軽量さを両立しており、30万字までの長文処理ができます。
医療文書作成や外来予約の自動化など、さまざまな業務に活かせるので、気になる方はぜひチェックしてみてください。
HOKUTO
HOKUTOは、最新の医学情報を入手できる医師向けの臨床支援アプリです。アプリなのでスマホの簡単操作で手軽に情報を検索できる点がメリットとして挙げられます。
具体的には、薬剤情報や専門医監修の診療マニュアル等を閲覧できるのが特徴。医療計算ツールも備わっているので、抗菌薬の腎機能投与量計算などができて便利です。
Hippocratic AI
Hippocratic AIは、医療業界に特化した大規模言語モデル（LLM）です。患者対応を中心としたヘルスケアに特化しており、さまざまな資格に対する知識を備えています。
なお、Hippocratic AIは、114の試験・資格のうち105の資格でGPT-4の回答精度を上回ったとのこと。医療用に特化した言語モデルを利用したい方は、ぜひ試しに使ってみてください。
Insilico Medicine
Insilico Medicineは同名の会社が開発した、創薬に特化している生成AIです。マルチオミクスターゲットの発見と深層生物学解析エンジンの有効化により、新しいリード分子を見つけられます。
また、臨床試験の成功率を予測し、試験設計の弱点も認織できるとのこと。薬の開発を効率的におこないたい方は導入を検討してみてください。
医療現場での生成AI活用事例2選
医療現場での生成AI活用事例として、ここでは2つの事例を紹介します。
- 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所
- 恵寿総合病院
以下で、それぞれの機関の生成AI活用事例を紹介していくので、ぜひ参考にしてみてください。
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所は、日本アイ・ビー・エム株式会社・地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンターと協力して、AIを活用したリアルタイム創薬プラットフォーム事業を進めています。※1
患者様への説明・同意の取得・書類作成支援などで生成AIを活用し、業務効率化を図っていくとのことです。
このシステムがうまく機能すると、医薬品開発の効率化と医師の働き方改革が進むとのことなので、今後の発表に期待しましょう。
恵寿総合病院
恵比寿総合病院は、Ubie株式会社と協力して、生成AIを活用した医師の働き方改革の実証実験をおこなっています。※4
具体的には、大規模言語モデル（LLM）を使用して、医師・看護師・医療事務スタッフがおこなう事務作業に活用しているとのことです。
とくに、医師の退院時サマリー作成業務では、業務時間を最大1/3に削減できているとのこと。日々時間を取られやすい書類の作成業務こそ、生成AIの出番といえそうですね！
なお、ChatGPTを医療で活用した事例が詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
医療現場における生成AIの注意点
医療現場で生成AIを利用する際は、以下の6項目に注意が必要です。
- 誤診のリスク
- 情報漏えいのリスク
- 導入・運用コスト
- IT人材の不足
- 学習データの偏り
- 回答の責任の所在
とくに、誤診や情報漏洩は医療機関としての信頼を失いかねないので注意してください。
以下で、それぞれの注意点を詳しくみていきましょう。
誤診のリスク
生成AIの精度はまだ完全ではないため、診察で活用すると誤診のリスクがあります。実際に、小児科学の専門誌「JAMA Pediatrics」が小児科の病状診断でChatGPT-3.5を使用し、その結果を論文で発表しました。※2
実験の結果、生成AIの正答率はわずか17%だったとのことです。100件の症例を生成AIに診断させたものの、正確な回答を得られたのは17件のみだったと論文に記載されています。※2
このように、生成AIはまだ誤診のリスクがあるため、診察で本格運用するのは慎重に判断すべきといえるでしょう。
情報漏えいのリスク
生成AIには情報漏洩のリスクがあります。AIツールのなかには、トレーニングやツールの改善目的で入力した内容を保存しているものもあるため、安全性を確認できていないツールで安易に企業や顧客情報を入力するのは危険です。
もし、情報漏洩が起きれば、医療機関としての信頼を失うことになるため、生成AIの利用には十分注意しましょう。
導入・運用コスト
生成AIには多くのコストがかかります。導入時に多額の費用がかかるのはもちろん、システムを維持するために、月額などで一定の運用コストが必要です。
とくに、医療現場では高度なAIツールを導入することもあるため、その費用は一般的なAIツールの比ではありません。
せっかく導入したのに使わなくなったということがないよう、将来のことや費用対効果も考えたうえで導入を検討しましょう。
IT人材の不足
生成AIを導入しても、それを使いこなせるIT人材がいなければ意味がありません。生成AIの活用には専門的な知識や技術が求められますが、世界的にみてもまだまだIT人材が不足している状況です。
もし、IT人材の不足が原因で導入を躊躇しているなら、IT専門のコンサル会社などに使い方をレクチャーしてもらうのも1つの手です。
当社も生成AIに関する悩み・相談ごとを数多く引き受けてきた実績があるので、お悩みの方はぜひご相談ください。
学習データの偏り
生成AIは通常、本格的にリリースされる前や運用中に多くの学習データを取り込んでいます。しかし、学習データ自体に誤りがあることも珍しくないため、出力された情報を鵜呑みにするのは危険です。
たとえば、患者の質問を生成AIに回答させた場合、間違った情報を答えてしまう可能性もあります。医療現場では、1つのミスが命に関わる事態に発展しかねないため、生成AIの取り扱いには十分注意してください。
回答の責任の所在
生成AIの回答によって医療機関がなにかしらの損失を受けた場合でも、その回答の責任の所在は生成AIを利用した医療機関側にあります。
つまり、AIツールの製造元は基本的に責任をとってくれないため、利用者側が十分に注意しなければなりません。
生成AIで出力した情報にはファクトチェックを入れるなど、利用者側で明確なルールを設けて運用しましょう。
なお、生成AIの企業利用・開発のリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIを医療現場で導入してみよう
生成AIは、医療スタッフの減少や人口老齢化などの影響で、慢性的な人手不足に陥っている医療現場の救世主として期待されています。
具体的には、以下4つの業務を効率化可能です。
- 問診の自動化
- 受付対応の自動化
- 文書の要約・生成
- 新人へのノウハウ共有
とくに書類作成や軽い受け答えなど、単純な業務における生成AIの有用性は高く、すでにいくつかの病院で導入の実験がおこなわれています。
ただし、生成AIは便利な反面、以下のようなリスクもあるので注意してください。
- 誤診のリスク
- 情報漏えいのリスク
- 導入・運用コスト
- IT人材の不足
- 学習データの偏り
- 回答の責任の所在
なお、本記事では、医療現場に特化した生成AIとして以下をご紹介しました。
- MegaOak/iS
- Cotomi
- HOKUTO
- Hippocratic AI
- Insilico Medicine
まずは比較的取り組みやすい、大規模言語モデル（LLM）による文書作成の自動化から始めてみてはいかがでしょうか。
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