生成AIは医療現場でどう活用されている？おすすめサービス5選も紹介

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。

医療現場で進む生成AIの活用

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。

以下では、医療現場で使われている生成AIについて詳しく解説していきます。

生成AIは医療現場でどのように活用されているのか

生成AIは、医療現場で以下のような場面で活用されています。

• 退院サマリーの自動生成
  
• 画像や音声データのテキスト化
  
• 医師・看護師の業務支援
  
• 患者への説明文の自動作成
  

これらの導入により、作業効率の大幅な向上が実現しつつあり、患者の待ち時間短縮や診療数の増加、さらには医療機関の経営改善にもつながっています。

また、セキュアな環境で運用できるため、個人情報の安全性を確保したうえでの活用が可能です。

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。

医療向け生成AIの特徴

医療向け生成AIは、大量の医療データ・医学論文・診療ガイドラインなどを学習し、正確な医療用語を取得しています。

そのため、汎用的な生成AIと比べて、事実と異なる情報を生む「ハルシネーション」も起こりにくい仕組みです。

また、多くの医療向け生成AIは日本語の医療表現にも最適化されており、現場でそのまま活用できる実用性を備えています。

単なる情報生成にとどまらず、医師や看護師の業務を支援する「ツール」として機能する点が、汎用的なAIとの大きな違いです。

医療分野における生成AI活用のガイドライン

2024年12月、医療AIプラットフォーム技術研究組合（MEAP）は「医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン」を公開しました。このガイドラインは、令和5年度 厚生労働行政推進調査事業費（特別研究）補助金の採択を受けて作成されたものであり、国の支援を受けた信頼性の高い指針です。

ガイドラインでは、医療現場で生成AIを活用する際に留意すべき以下のような観点が示されています。

• ハルシネーション（虚偽情報の生成）への対策
• 出典や責任の所在の明確化
• 患者との信頼関係の維持
• 個人情報を守るためのセキュアな運用
• リスク評価と導入基準の明確化

特に、「AIの出力結果に対して責任を持つ主体を明確にすること」や「人間による最終確認を前提とすること」が強調されています。これにより、生成AIは医療従事者の意思決定を支援するツールとして位置づけられ、過度な自動化によるリスクを回避する方針が打ち出されています。

このようなガイドラインの整備は、医療機関が安心して生成AIを導入するための基盤となりえるため、現場での活用を推進する大きな後押しとなるはずです。

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。医療現場においては、以下のような文書の作成に役立ちます。

• 紹介状・紹介返書
• 診断書
• 症状詳記
• 診療記録
• 退院サマリー

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.診療報酬請求業務の効率化と省力化

診療報酬の算定業務は、膨大な医療データの確認や複雑なルールの適用が求められるため、医療機関にとって大きな負担となっています。しかし、生成AIを活用すれば、カルテ情報の整理やコーディングの自動化が可能になるため、手作業による確認や入力作業を大幅に削減可能です。

これにより、請求業務の迅速化と人的コストの削減が実現し、医療従事者はより本質的な業務に集中できるようになります。また、ミスの発生も抑えられるため、正確性の向上と収益の安定化にもつながります。

用途5.情報収集の効率化

生成AIを活用することで、論文やガイドライン、診療データなどから必要な情報を瞬時に抽出・整理でき、情報収集の負担が大幅に軽減されます。

また、専門用語に対応したAIによる検索支援や要約機能も存在するため、膨大な資料を一つひとつ確認する手間を省けるのも大きなメリットです。

最終的には、臨床現場での意思決定がスムーズになり、患者対応の質が向上することにもつながります。

用途6.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7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
• GaiXer（ガイザー）
• Amazon Bedrock

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。

GaiXer（ガイザー）

GaiXer（ガイザー）は、株式会社FIXERと順天堂大学が共同開発した、診療報酬算定を支援する医療向け生成AIサービスです。電子カルテに記録された診療情報をもとに、適切な診療報酬コードをAIが自動で算出する仕組みを採用しています。※5

これにより、病院全体で数日かかっていた算定業務が、わずか数分で完了可能とのこと。医療現場における人手不足や業務負荷の軽減を目指した技術開発として注目されています。

なお、本サービスは、Microsoft Azure上で構築されたセキュアなクラウド環境で動作しており、医療データの安全な取り扱いにも配慮。複雑な診療報酬制度への対応や、ヒューマンエラーの削減にも貢献し、医療機関の業務効率化と経営改善を後押ししています。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrockは、AWSが提供するクラウドベースの生成AIプラットフォームです。医療分野では、電子カルテの内容を基にした医療コーディングや診療報酬請求業務の自動化に活用できます。

なお、医療情報は厳格なセキュリティ管理が求められます。Amazon BedrockはAWSの高度なセキュリティ基盤上に構築されているため、個人情報保護やコンプライアンスの遵守の観点からも安心です。

医療現場での生成AI活用事例5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
• 藤田医科大学
• 新古賀病院
• 那須赤十字病院

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！

藤田医科大学

国内でも最大規模の病床数を持つ藤田医科大学は、医師の業務効率化を目的にAmazon Bedrockを活用したパイロットプロジェクトを実施しました。※6

このプロジェクトでは、患者の入院中の治療歴や診断内容を記録する「退院サマリー」の自動生成に生成AIを導入しています。結果として、退院サマリー作成にかかる時間を最大90％短縮し、患者一人あたり約1分で作成可能になったとのことです。

新古賀病院

福岡県久留米市にある新古賀病院では、生成AIを活用して医療事務の業務効率化に取り組んでいます。とくに注力しているのは、退院時サマリーや診療情報提供書などの医療文書の作成支援です。

2024年5月からは「ユビー生成AI」を導入し、医療文書作成業務の大幅な効率化を実現。導入した診療科全体で医師の業務時間を月30時間以上（約20％）削減することに成功しました。創出された時間は患者診療に充てられ、医療サービスの質向上と働き方改革の両立を実現しています。※7

さらに、電子カルテとの連携による実証実験では、看護添書の作成時間を最大70%削減できる見込みが示されており、今後も現場の負担軽減と医療の質の向上が期待されています。

那須赤十字病院

栃木県大田原市にある那須赤十字病院では、患者が退院する際に作成する記録書の作成に生成AIを導入し、医師の業務効率化と患者満足度の向上を図っています。※8

この取り組みは、医師が入力した診療内容をもとに、AIが記録書の下書きを自動生成する仕組みです。現在は事務負担の軽減を目的に生成AIを活用していますが、今後はより幅広い業務に生成AIの活用を広げていく姿勢を示しています。

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の注意点やデメリット

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。

例えば、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

最後に

いかがだったでしょうか？

業務効率化・人手不足解消・収益安定化まで、医療現場における生成AIの導入は経営課題の解決にも直結します。今が取り入れどきです。