「医療AIとは？」
「活用例と導入のメリット・デメリットを知りたい。」
医療関係者や医療AIに興味のある学生・研究者は、上記の疑問を持っているかもしれません。
医療AIとは、人工知能（AI）を用いて医療の質や効率を向上させる技術のことです。
医療現場では、主に以下の領域で導入が進んでいます。
| 医療AIの導入が進んでいる領域 |
| 画像診断 創薬 介護支援 問診の自動化など |
また、厚生労働省は、医療現場の負担軽減を図る取り組みとして、AI技術の医療分野への活用を積極的に促進しています。
| 将来にわたって、国民に質の高い保健医療サービスを提供していくためには、科学技術の進歩を適切に活用し、医療等従事者を支援していくことが求められている。引用元：厚生労働省｜保健医療分野におけるAI開発の方向性について |
医療AIの活用は、診断の正確性向上や医療従事者の業務負担軽減といったメリットがあります。
当記事では、厚生労働省の政策動向や病院での具体的な導入例を交えながら、医療AIの活用方法や導入の利点・リスクについて総合的に解説します。
医療現場でAI・生成AIの導入を検討する方は、ぜひ参考にしてください。
| 当記事でわかること |
| 医療AIとは？人工知能によって医療の質向上を目指す取り組み 医療現場におけるAI・生成AIの活用例 医療にAIと生成AIを活用するメリット 医療にAIと生成AIを活用する問題点・デメリット 日本と海外で異なる医療AI・生成AIの活用実態 医療AIと生成AIを活用した今後の展望 |
医療AIとは？人工知能によって医療の質向上を目指す取り組み
医療AIとは、人工知能の技術を活用して、医療の質向上を目指す取り組みです。
AIはビッグデータの解析や画像認識に強みがあり、人的リソースの不足を補う存在として注目されています。
医療現場で活用されているAIは、主に以下の通りです。
| 診断 治療 事務作業など |
実際に、医療現場ではAIを活用した業務支援が進められており、画像診断や予後予測への導入が拡大しています。
生成AIは医療文書の作成や問診支援にも活用され、医師の業務負担軽減が可能です。
人工知能は、医療の質を高めるとともに、効率化によるコスト削減にもつながります。
今後も高齢化や医療人材不足が進む中で、AIの活用は不可欠なツールです。
日本でも厚生労働省が医療におけるAIの活用を推進している
日本でも厚生労働省が医療におけるAIの活用を推進しています。
AIは、医療の質向上や人材不足の補完に有効と考えられているからです。
「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」を設置し、ガイドラインの策定や研究開発支援を行っています。
また、2023年2月には「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」が開催され、AIホスピタルなどに関する導入の加速や、臨床現場の課題解消に向けたロードマップの策定が行われました。
AIは、診断支援や事務作業の自動化によって、限られた医療資源を有効活用する手段のひとつです。
医療AIは国を挙げて推進されており、今後の医療現場では重要な技術として広がっていくと予測されています。
医療現場におけるAI・生成AIの活用例
医療現場におけるAI・生成AIの活用例は、以下の通りです。
| 活用領域 | 内容 |
| 画像診断領域 | 医用画像から病変をAIが自動検出 |
| オンライン診療 | AIチャットで問診補助、患者情報を自動収集 |
| ゲノム医療 | 遺伝子解析で最適な治療法をAIが提案 |
| 創薬 | 新薬候補選定、毒性・副作用の予測 |
| 介護・福祉分野 | 見守りAIやケアプラン作成の自動化 |
| 医療チャットボット | 自動問診、診察前トリアージ支援 |
| 手術支援領域 | 術中ナビゲーション、内視鏡支援 |
| 医療事務 | 電子カルテ入力支援、レセプトの自動化 |
AIは大量のデータから疾患の兆候を見つける能力に優れており、医師の判断を支援する技術として注目されています。
加えて、生成AIはカルテ作成や問診補助、チャットボットによる対応など、事務面の自動化にも効果的です。
以下では、医療現場におけるAI・生成AIの活用例・導入例それぞれについて解説します。
画像診断領域での導入例
医療AIは、画像診断領域で導入されています。
画像診断では、AIの導入によって診断精度と効率を向上できるためです。
| 画像診断装置の技術の進歩により、高速化・高解像度化が加速したことで、検査数自体が増加しているだけでなく、検査あたりのデータ量も増加し、結果として読影すべき画像枚数が驚異的なスピードで増加している引用元：J-STAGE｜AIによる画像診断の現状とこれから |
実際に国立がん研究センターでは「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技術を開発」が進められています。
AIが医療の画像診断で活用されている主な例は、以下の通りです。
| AIの画像診断例 | 活用内容 |
| CTやMRI画像 | 肺がん、大腸ポリープ、乳がん、脳出血など |
| 読影支援 | 放射線科での診断補助全般 |
| スクリーニング支援 | 糖尿病性網膜症、乳がん検診、肺結核など |
| 臓器・組織の自動セグメンテーション | 肝臓、前立腺、心臓などの三次元構築や手術計画支援 |
| 内視鏡画像の解析 | 胃がん・大腸がん検査、ポリープ自動認識 |
医療におけるAI技術は将来的に、早期発見や診断の精度向上に役立てることが可能です。
AIは医師の「第二の目」として診断を支え、医療の精度とスピードを両立させるツールとして導入され始めています。
オンライン診療での活用例
医療AIは、患者の負担を軽減できる点などから高く評価されており、オンライン診療の現場でも活用が進んでいます。
| 現場の医師の判断により対面診療を適切に組み合わせてオンライン診療等を活用することは、通院に伴う患者負担の軽減及び継続治療の実現の観点から有用である。引用元：厚生労働省｜オンライン診療その他の遠隔医療の推進に向けた基本方針 |
通院が困難な高齢者や慢性疾患の患者にとって、オンライン診療は移動の負担を軽減し、定期的な診察を継続しやすくする手段です。
AIが症状や既往歴、服薬状況などのデータをもとに、医師の診療判断をサポートすることで、質の高い診療を非対面でも維持しやすくなっています。
医師の専門的な判断とAIのテクノロジーを組み合わせることで、患者にも医療従事者にも優しい医療体制の実現が進みつつあります。
ゲノム医療での導入例
ゲノム医療でも、膨大な遺伝情報の解析や、個々の患者に適した治療法の選択を支援する用途でAIが導入されています。
従来よりも短期間で高精度な解析が可能となり、がんや希少疾患の個別治療が可能です。
実際には、以下の解析・予測で活用されています。
| 項目 | 活用内容 |
| 遺伝子変異の自動解析 | 患者のDNA配列をAIが解析して、異常や変異を自動で抽出 |
| 疾患リスクの予測 | 多因子データをもとに疾患発症リスクをAIが算出 |
| 最適治療法の提案 | 遺伝情報・既往歴から個別に治療法を提案 |
| 治療薬候補のマッチング | 分子標的治療薬との適合性をAIが評価し、推奨薬を選定 |
| バイオマーカー探索 | 膨大なゲノムデータから新しいバイオマーカーをAIが探索 |
AIはゲノム医療を「画一的」から「個別最適化」へと変える存在といえます。
創薬での活用例
医療AIは、創薬でも活用されています。
AIの導入により、これまで時間がかかっていた新薬の開発期間が大きく短縮できるからです。
厚生労働省や日本医療研究開発機構（AMED）では、創薬のためにAIの実装が行われています。
| 医薬品の各開発フェーズにおいて、様々なAIの活用が進んでいる。厚生労働省や日本医療研究開発機構（AMED）では、ゲノム情報等を活用したターゲット探索のような先進的な取組や、アカデミアシーズを企業導出に繋げるための基盤技術について、AIの実装を行っている。引用元：厚生労働省｜医薬品開発におけるAIの活用について |
新薬開発は、通常10年以上の期間が必要です。
しかし、AIを導入することで、コストの削減や開発精度の向上が期待されており、今後の創薬において重要な役割を担うと考えられています。
介護・福祉分野での導入例
医療AIは、介護・福祉分野にも導入が進んでおり、高齢者人口の増加に対応するための介護従事者の負担軽減や、サービスの質の向上に役立てられています。
例えば、トヨタ記念病院では自律搬送ロボットにAIを搭載し、スタッフの移動業務を軽減しています。
参考：日本財団ジャーナル｜病院に搬送ロボットを導入。人手不足を乗り超えるトヨタ式「カイゼン」とは？
また、AIによって患者の動作を検知して、介護職員にアラートで知らせることも可能です。
具体的には、患者が以下のような動作をした場合に通知します。
| ベッドからの転落 体を丸めて動かない状態 部屋に長時間戻らない場合 呼吸パターンの異常 転倒動作 夜間の離床や無断徘徊 |
介護分野でも医療AIの活用が進んでおり、限られた人員体制でも、安全性とケアの質を両立させるうえで、なくてはならない存在となりつつあります。
医療チャットボットによる問診補助
医療チャットボットによる問診補助にAIは活用されています。
医療チャットボットは、診療前に患者の症状や既往歴を自動で聞き取り、情報を整理できるためです。
たとえば、患者がスマートフォンで事前に入力した内容をもとに、医師が診察前に状態を把握することで、問診時間の短縮や聞き漏れ防止に繋がります。
生成AI型チャットボットの導入は、問診の精度向上だけでなく、医療従事者の負担軽減や患者の待ち時間短縮にもつながる有効な手段として注目されています。
手術支援領域での活用例
医療AIは、手術支援領域でも導入されています。
手術支援分野では、AIが術中ナビゲーションや視覚補助を通じて、より安全で高精度な手術の実現を支援できるからです。
例えば、東京女子医科大学病院ではAIを搭載した手術支援ロボット「ダビンチ」が導入されました。
切開範囲が最小限で済むため傷あとが目立ちにくく、出血量も大幅に抑えられることから、手術中のリスクも低減されます。
さらに、術後の痛みが軽く、回復までの期間が短縮されることにより、患者は早期に日常生活へ復帰しやすくなります。
AIは医師の技術を補完する支援ツールとして、今後さらに複雑な手術への応用が期待されているでしょう。
医療事務での活用例
医療AIは、医療事務での活用も進んでいます。
医療現場では、医師や事務スタッフの膨大な書類業務が負担となっているからです。
AIによる電子カルテの要約や診療録の自動作成ツールを導入することで、1件あたりの記録時間を大幅に短縮できます。
具体的には、以下の事務作業でAIが活用されています。
| 項目 | 活用内容 |
| 電子カルテ入力補助 | 医師の音声や診療記録をもとに、カルテ内容をAIが自動生成 |
| 問診情報の自動整理 | 患者から得た情報をAIが分類・要約し、診療前に提供 |
| レセプト（診療報酬）処理 | 診療情報に基づいてAIが請求データを作成・チェック |
| 文書作成支援 | 診断書や紹介状などの文章をAIが生成 |
| 業務量の予測と最適配置 | AIが外来・入院・検査予約などの需要を予測し、シフト配置を最適化 |
AIは診療の裏側でも活躍しており、医療従事者が本来の診療業務に集中できる環境づくりを支えています。
医療にAIと生成AIを活用するメリット
医療にAIと生成AIを活用するメリットを解説します。
| 医療にAIと生成AIを活用するメリット |
| 診断の正確性向上と見落とし防止につながる 医師や看護師の負担を軽減できる 小規模病院でも専門医レベルの診断を支援できる可能性がある 治療方針を最適化できる |
AIは膨大なデータを高速で解析し、医師の判断を補助したり、事務作業を自動化するなどのメリットがあります。
また、小規模な医療機関でもAIを導入することで、専門医レベルのサポートを受けることも可能です。
以下では、それぞれのメリットについて解説します。
診断の正確性向上と見落とし防止につながる
医療AIは、診断の正確性を高めるとともに、見落としの防止につながるメリットがあります。
例えば、CTやMRI画像をAIが解析することで、人間の目では見逃しやすい微細な病変を早期に検出することが可能です。
また、AIは膨大な医療データや症例をもとに、診断内容を裏付ける情報をリアルタイムで提示できるため、医師の判断を多角的にサポートします。
ヒューマンエラーのリスクが減り、より質の高い医療の提供につながります。
医療AIは医師の判断を補完するツールとして、今後も医療現場での役割が一層重要になっていくでしょう。
医師や看護師の負担を軽減できる
医療AIは、医師や看護師の業務負担を軽減することが可能です。
医療現場では、慢性的な人手不足や業務の多忙化が深刻な課題です。
例えば、カルテの自動作成や診療記録の整理を生成AIが担うことで、事務作業の時間が短縮され、医療スタッフはより多くの時間を患者対応に充てることができます。
医師・看護師別では、主に以下の業務がAIの活用によって軽減されるでしょう。
| 医師 | ・カルテ記録・文書作成・初診問診の情報整理・画像診断の読影 |
| 看護師 | ・バイタル管理・記録・異常の早期発見・チーム内情報共有 |
生成AIによって構築されたツールは、医療従事者が患者に集中できる環境を整える上で有効であり、働き方改革にも貢献する技術といえます。
小規模病院でも専門医レベルの診断を支援できる可能性がある
医療AIは、小規模病院でも専門医レベルの診断を支援できる可能性があります。
専門医レベルの知識と判断プロセスの一部を再現・補完することができるため、人的資源が限られた小規模病院においても、高度な診療を支援する有力なツールとなり得るからです。
AIの導入によって、小規模病院の以下のような課題の解決が期待されます。
| 医師の専門分野の偏りによる診断の限界 診療水準の地域格差 医師が常駐していない時間帯の初期対応の不安 複数の診断意見を得ることが難しい環境 |
チャットボットによる問診機能を組み合わせることで、医師不足の診療所でも質の高い初期対応が実現できます。
AIの活用は、地域の医療格差を減らす有効な手段となるため、今後も重要性を増す方法のひとつです。
治療方針を最適化できる
AIは、治療方針を最適化できるメリットがあります。
AIの活用によって、患者の遺伝子情報、既往歴、検査データなどをもとに、複数の治療パターンを評価し、最も効果的かつ安全な選択肢を提案できるためです。
さらに、年齢や併存症、遺伝的要因といった患者情報も加味し、再発リスクや生存率を確率で予測できるので、患者ごとに精密な治療戦略を立てることが可能です。
また、ウェアラブル機器などから得られるリアルタイムデータをAIが即時に解析し、副作用の兆候や治療効果の変化に応じて迅速な治療調整を支援します。
AIの活用により、より安全で効果的な個別化医療の実現が期待されています。
医療にAIと生成AIを活用する問題点・デメリット
医療AIや生成AIの導入には多くの利点がある一方で、慎重に考慮すべき課題も存在します。
医療にAIと生成AIを活用する問題点・デメリットは、以下の通りです。
| 医療にAIと生成AIを活用する問題点・デメリット |
| AIが診断を補助しても最終的な責任は人間にある 個人情報保護とデータ管理のリスクがある |
AIと生成AIの活用には、診断の責任の所在が不明確になる、個人情報の取り扱いリスクが高まるなどの問題があります。
導入を進めるには、技術力だけでなく、制度面や運用ルールの整備が不可欠です。
以下では、医療にAIと生成AIを活用するそれぞれの問題点・デメリットについて解説します。
AIが診断を補助しても最終的な責任は人間にある
医療AIは診断の補助に役立つものの、最終的な責任は人間にあります。
AIが提示する診断結果は過去のデータに基づくものであり、想定外のケースや患者個人の背景を考慮する力には限界があるからです。
実際に、米国では「医療へのAI活用に6割が違和感を抱く人もいる」ことが発表されています。
| 医療提供者が病気の診断や治療法の推奨などをAIに頼った場合、「不快（uncomfortable」に感じると60％が回答し、大部分はAI利用に違和感を覚えるとしている。「不快でない（comfortable）」という回答は39％だった。引用元：JETRO 日本貿易振興機構｜医療へのAI活用に6割が違和感、米シンクタンク調査 |
AIの診断精度が高まっても、鵜呑みにすることはできず、判断の主体はあくまで人間でなければなりません。
AIや生成AIはあくまで「支援ツール」として捉え、最終判断を医療者自身が行う姿勢を保つことが重要です。
個人情報保護とデータ管理のリスクがある
医療AIは、個人情報保護とデータ管理のリスクがあります。
AIや生成AIを使って情報を入力する際は、万が一情報漏洩や不正利用された場合に、倫理的な問題や法的リスクが伴うため、注意が必要です。
個人の診療履歴や遺伝情報は、機密性の高いデータを扱うため、セキュリティ対策を徹底する課題があります。
AIの学習に用いられるビッグデータは、匿名加工されていても復元できる可能性がゼロではないからです。
医療AIでは、主に以下のセキュリティ対策が必要です。
| アクセス権限の厳格な管理通信・保存時のデータ暗号化誰が・いつ・どの情報にアクセスしたかを記録医療従事者へのセキュリティ教育の実施 |
医療データはプライバシーが高いため、AIを導入する際は管理体制の強化に努めましょう。
日本と海外で異なる医療AI・生成AIの活用実態
医療AI・生成AIの導入状況は、日本と海外とで大きく異なります。
欧米諸国では、早期からデジタルヘルス政策を国家戦略として進めており、医療AIの臨床応用や研究開発が活発に行われているからです。
特に導入率、人材育成、制度設計などの面で、海外の方が一歩進んでいるといえます。
一方、日本では医療体制や法規制、現場の人材不足などの課題があり、導入のスピードは比較的緩やかです。
以下では、日本と海外で異なる医療AI・生成AIの活用実態について解説します。
医療AI・生成AIの導入率の違い
日本と海外では、医療AIの導入率に明確な差があります。
欧米諸国では、大規模な病院や研究機関でのAI実装が一般化しているのに対し、日本では一部の先進医療機関に限られるからです。
日経リサーチの結果によれば、日本の医療機関の79.4％がAIを導入しておらず、最大の理由は費用対効果が見えにくく、投資判断が困難である点にあります。
今後は、現場での成功事例が増え、安心して使える環境が整えば、日本でもAI活用の動きは一気に広がっていくと考えられるでしょう。
参考：日経リサーチ｜期待高まるAI、それでも8割の医療機関は未導入。理由は「費用対効果わからない」
AIを専門とする人材育成や設備投資の違い
日本と海外では、人材育成や設備投資の体制にも違いがあります。
海外では医療AIを専門とする「臨床AI人材」や「AI倫理士」の育成が進んでおり、大学・病院・企業が連携した教育プログラムが整っているからです。
実際にドイツでは、AIを含むデジタル戦略として「デジタル・アジェンダ 2014-2017」が策定されています。
日本と海外のデジタル戦略の違いは、設備投資への予算確保やデータ利活用に関する制度の柔軟性も関係しています。
日本でのAI・生成AIの普及には、初期導入支援と現場教育の強化が不可欠です。
欧米ではAIを活用した診断支援システムが普及している
欧米では、医療AIを活用した診断支援システムの導入が日本よりも進んでいます。
欧米では、医療IT化の早期推進や、制度にも柔軟性があるからです。
アメリカではFDA（食品医薬品局）によってAI医療機器の承認制度が整備されており、AIを搭載した画像診断システムが正式な医療機器として利用されています。
AIは、医師の診断精度を補完するツールのひとつです。
日本でも欧米での先進事例を参考にしながら、導入環境の整備を進めていく必要があります。
規制・法制度の違いが与える影響
日本と海外では、規制・法制度の違いがAIの普及度に影響を与えています。
特に欧米では、AI医療機器に対する認可制度が整備されており、開発企業が迅速に市場へ投入できる仕組みが整っているからです。
日本と海外では、AIの導入において以下の違いがあります。
| 日本 | 欧米（米国・EUなど） | |
| ガイドラインの整備状況 | 厚労省「医療分野のAI開発ガイドライン」 | 各国で詳細なAI指針や倫理基準が整備されている |
| 医療AIの承認制度 | 医薬品医療機器等法（PMDAによる承認） | FDA（米国）、CEマーク（EU）などの審査 |
日本では、AIに関する法制度やガイドラインの整備が後手に回ってきた経緯があり、実証実験から実装までに時間がかかる傾向があります。
たとえば、AIによる診断支援に関するルールが明確でないことが、現場の導入を遅らせる要因の一つです。
今後日本では、AIの安全性評価・責任の明確化・個人情報保護などを包括的にカバーする法律の整備が求められます。
医療AIと生成AIを活用した今後の展望
医療分野では、AIと生成AIの活用によって、医療体制全体の効率化にも貢献することが期待されています。
特に、以下の分野ではAI・生成AIの進化が期待されています。
| 情報共有 予防医療 メンタルヘルス 文書作成 |
AIが単なる補助ツールにとどまらず、医療従事者の思考や判断をサポートする「共創型パートナー」として機能し始めているからです。
生成AIは、記録業務の自動化や多職種間の連携が進み、より質の高い患者中心の医療提供が可能になると予測されています。
医療現場での情報共有がスムーズになる
AIと生成AIの導入によって、医療現場における情報共有は格段に効率化されると期待されています。
AIが普及する前は、医師・看護師・薬剤師など多職種間の連携に、手間と時間がかかっていました。
生成AIは、診療記録や患者情報の要約をリアルタイムで生成し、関係者間での迅速な情報共有が可能です。
そして、情報の抜け漏れや伝達ミスが減り、チーム医療の質が向上します。
今後は、生成AIによる「自動記録・自動通知」が医療現場で当たり前の存在になるかもしれません。
予防医療やメンタルヘルス分野にも活用される
AIの進化は、病気の診断や治療だけでなく、予防医療やメンタルヘルスケアへの応用にも広がっています。
AIは、患者の健康状態の変化を事前に察知し、早期対応を促す仕組みとして活用されるからです。
予防医療、メンタルヘルスでのAI活用例は、以下の通りです。
| 予防医療領域でのAI活用例 | ・健康診断結果をもとに将来的な疾患リスクを予測・運動、食事、睡眠パターンの可視化で生活習慣の改善を支援・保険会社による健康増進型保険へのAI導入が進む |
| メンタルヘルス領域でのAI活用例 | ・AIチャットボットによるストレス対話分析・スマートウォッチの心拍・表情・発話からメンタル状態を推定・AI＋カウンセラーの併用で、早期介入と継続フォローを実現 |
今後の医療AIは「診る」から「防ぐ」へ、医療のあり方をシフトさせる原動力です。
生成AIはスムーズなカルテ作成や問診支援を可能にする
生成AIの大きな強みの一つは、自然言語生成技術によるカルテ作成や問診補助の自動化です。
医師の記録業務が大幅に効率化され、診療時間を患者対応に集中できるようになります。
ChatGPT APIを活用したカスタム生成AIでは、診察後の要点を自動要約して医師に提示する機能も登場しています。
生成AIを活用した仕組みは、記録ミスの防止・事務負担の軽減・スピードアップという3つの面で現場を支えることでしょう。
今後は、生成AIが医療文書業務の中心的存在となるかもしれません。
医療現場にAIを導入する際は「生成AI活用研修」の受講がおすすめ
医療業界でもAIの活用が進む中で、職員のAIリテラシー向上は喫緊の課題となっています。
そこでおすすめしたいのが、DMMビジネスAIが提供する「生成AI活用研修」です。
研修では、補助金を活用しながら、実務に即した内容でAIスキルを効率的に習得できます。
業務改善や情報整理、資料作成といった日々の業務に直結するスキルを身につけることができ、コストパフォーマンスの高い導入が可能です。
医療機関として戦略的にDXを推進したい方、現場の人材育成を強化したい方は、ぜひ本研修の活用をご検討ください。
まとめ
医療AI・生成AIは「画像診断や問診支援、創薬、介護、事務作業の効率化」など、医療のあらゆる場面で導入が進んでいます。
AIの活用によって、診断の正確性向上、医療従事者の負担軽減、患者対応の質向上など多くのメリットを得られるからです。
ただ、AIを活用する場合は、AIの判断に対する責任の所在や、個人情報の保護などの問題点・課題点があります。
日本では導入率や制度面でまだ発展途上であるため、制度整備と現場理解を推進する必要があるからです。
AI・生成AIは「医療の補助者」として正しく活用しながら、患者中心の医療を実現していくことが求められています。
導入の際は、最新の動向や活用事例を把握し、研修やガイドラインに沿って慎重に進めましょう。
