2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

ヘルスケア/医療分野においても、医療データの分析や画像診断などへのAI活用が進んでいます。

本記事では、ヘルスケア/医療分野でのAI活用に関心のある方向けに、病院やその他の医療機関でのAI活用事例や活用のメリットをまとめてご紹介します。

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そもそもAI(人工知能)とは？

AIとは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称で、コンピューターがまるで人間のように学習・判断・予測などの知的作業を行うことを可能にする技術のことを指します。

例えば、画像を認識し異常を検知する、過去のデータから未来を予測する、依頼を元に文章や画像を作成するなどの様々な活用が可能です。

近年、ビッグデータの蓄積や分析技術の進歩などにより、2020年以降その性能が飛躍的に向上し、幅広い業界・用途での活用が急激に進んでいます。

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AIをヘルスケア/医療分野で活用する４つのメリット

AIをヘルスケア/医療分野で活用するメリットとして、主に以下の4つが挙げられます。

• ①患者の身体状況に応じた適切な治療・予防策の提案
• ②データ分析による診断の正確性の向上・病気の早期発見
• ③事務作業の自動化による業務効率化・負担軽減
• ④AIを搭載したロボットによる手術のサポート

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①患者の身体状況に応じた適切な治療・予防策の提案

AIを搭載したウェアラブルデバイスを患者に身に付けさせることで、AIが患者の身体状況をモニタリング・分析し、各患者に応じて個別化された適切な治療や予防策を提案することができるようになります。

②データ分析による診断の正確性の向上・病気の早期発見

AIは、学習した医療データに基づき医療画像を解析して、がんなどの病気を高精度で特定することができます。これにより、人間による診断よりも正確な診断が可能となり、病気の早期発見に貢献します。

③事務作業の自動化による業務効率化・負担軽減

AIにより、レセプト業務やオンライン上での簡単な問い合わせ対応等の事務作業を自動化することができます。これにより医療従事者の負担を軽減し、業務の効率化を実現することができます。

④AIを搭載したロボットによる手術のサポート

AIをロボットに搭載することで、手術を実施させることもできます。これにより、医師の負担を軽減できることに加えて、不注意によるミスなどのリスクを回避することも可能となります。

AIのヘルスケア/医療分野での活用事例３選

AIのヘルスケア/医療分野での活用事例として、以下の3つが挙げられます。

• ①東京ミッドタウンクリニック：健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測
• ②Google×メイヨークリニック：大量の医療データに効率的にアクセスできる生成AIを導入
• ③福岡和白病院：来院前のAI問診で来院後の待ち時間を短縮

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①東京ミッドタウンクリニック：健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測

東京ミッドタウンクリニックは、人間ドックを受診した患者に対して疾病リスクの予測結果を報告する際に、疾病リスク予測AIサービスというツールを活用しています。

疾病リスク予測AIサービスとは、東芝デジタルソリューションズが提供するソリューションで、１年分の健康診断データをもとにAIが６年先までの６疾病（糖尿病・高血圧症・脂質異常症・腎機能障害・肝機能障害・肥満症）のリスクを予測するサービスです。

これにより、より正確な疾病リスク予測を患者に届けることができるだけでなく、疾病リスクの予測にかかる医師の工数を削減し業務効率化を達成することができます。

②Google×メイヨークリニック：大量の医療データに効率的にアクセスできる生成AIを導入

アメリカの有名な病院であるメイヨークリニックは、Googleと提携し、同社の生成AIソフトウェアを導入することを発表しました。

まずは、Generative AI App BuilderのEnterprise Searchを導入し、AIによるチャットボット機能を活用して、医療従事者が患者の病歴や診断画像、研究論文などのあらゆる医療情報に効率よくアクセスできるようにする予定です。

医療データに限らず、生成AIの大規模言語モデルを活用することで、大量の情報に効率的にアクセスできるシステムを構築することが可能であり、あらゆる業界で注目されています。

③福岡和白病院：来院前のAI問診で来院後の待ち時間を短縮

福岡和白病院は、患者が来院前に問診を受けることができる来院前AI問診を実施しています。

患者は、来院前にスマホ又はパソコンからホームページにアクセスし、AIによる事前問診に答えるだけで簡単に問診を受けることができます。

これにより、病院側としては、問診業務の自動化による業務効率化を実現でき、患者としては来院後の待ち時間を短縮することができます。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを活用するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。