リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

近年では、医療業界でも生成AI活用の動きが広がっており、医師や看護師の業務負担軽減や医療データへのアクセス向上などに役立っています。

本記事では、生成AIの医療業界での活用事例について、メリットや注意点とともにわかりやすくご紹介します。

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医療業界での生成AIの活用事例５選

医療業界での生成AIの活用事例として、以下の5つが挙げられます。

• ①東北大学病院：日本語大規模言語モデルで医療文書の作成時間を47％削減
• ②順天堂大学：生成AIで診療報酬算定作業を数分に短縮するシステム開発を開始
• ③大阪国際がんセンター：生成AIで医師の問診を支援する会話型システムを導入
• ④恵寿総合病院：生成AIで退院時サマリー作成時間を1/3に削減する実証実験を実施
• ⑤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

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東北大学病院：日本語大規模言語モデルで医療文書の作成時間を47％削減

東北大学病院は、生成AIにおける日本語大規模言語モデル(Large Language Model)を活用し、電子カルテなどの情報をもとに医療文書を自動作成する実証実験を行いました。

実証実験の結果、医療文書の作成時間を平均47％削減でき、文章の表現や正確性についても高い評価を受けました。

この取り組みにより、医療文書作成などの単純な事務作業を省力化して医師の負担を軽減するとともに、診療サービスの質を向上させることができると期待されています。

②順天堂大学：生成AIで診療報酬算定作業を数分に短縮するシステム開発を開始

順天堂大学は、生成AIを活用し、診療報酬の算定を効率化するシステムを開発することを発表しました。

株式会社FIXERの大規模言語モデル（LLM）を使った生成AIサービス「GaiXer（ガイザー）」を活用し、順天堂大学が提供する電子カルテの情報をもとに診療報酬算定の労力を減らす仕組みを構築します。

従来は病院全体で数日かかっていた診療報酬の算定作業を数分程度に短縮できる見込みで、医療現場の負担や医療費を削減するとともに、来院者の待ち時間を短縮することができると期待されています。

③大阪国際がんセンター：生成AIで医師の問診を支援する会話型システムを導入

大阪国際がんセンターは、生成AIを活用し、医師の問診を支援する新たな会話型のシステムを導入する計画を発表しました。

このシステムは、生成AIを用いたアバターの医師が症状を聞き取ったり治療の流れを説明したりするもので、今後、各学会の診療ガイドラインをAIに学習させながらテストを行い、来年以降の実用化を目指す予定です。

来院する前にWEB上で問診を行うことで診察時間や医師の負担を削減するとともに、システムで集めた情報はデータベース化して新たな治療法や新薬の開発などにも活用することが期待されています。

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④恵寿総合病院：生成AIで退院時サマリー作成時間を1/3に削減する実証実験を実施

恵寿総合病院は退院時サマリーや意見書作成業務を生成AIで自動化することで病院内全体の業務効率化を目指す実証実験を実施しました。

医師の退院時サマリー作成にかかる時間を約15分から5分と最大1/3に削減することに成功しました。これにより、年間約540時間の医師の作業時間削減できる可能性が示されました。

実証実験は引き続き行われ、生成AIを活用した業務効率化と医療のさらなる質向上の両立を目指しています。

⑤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。

医療業界で生成AIを活用する５つのメリット

医療業界で生成AIを活用するメリットとして、以下の5つが挙げられます。

• ①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
• ②患者ごとに最適化した治療の提供
• ③診断の正確性の向上・病気の早期発見
• ④医学知見や患者情報の共有の円滑化
• ⑤生成AIを搭載したロボットによる手術サポート

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業務自動化による人手不足解消・コスト削減

生成AIを活用することで、診断書やカルテなどの文書作成や予約受付・問診などの患者対応といった様々な業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。

特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を医師や従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、オペレーションの改善・最適化に繋げることができます。

コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。

②患者ごとに最適化した治療の提供

生成AIは、データ分析を得意としており、個々の患者の診断記録や病歴などの情報に基づいて、最適な治療プログラムを提案することができます。

これにより、患者ごとにパーソナライズされた治療サービスを提供することができるようになります。

③診断の正確性の向上・病気の早期発見

生成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。

④医学知見や患者情報の共有の円滑化

これまで、組織内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた患者情報や医学知識を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。

医師や看護師は、自分が担当する患者の情報や最新の医学知識をチャット形式で入力することで、診療データや医学文献などに簡単にアクセスすることが可能となります。

⑤生成AIを搭載したロボットによる手術サポート

生成AIをロボットに搭載することで、手術の一部を実施させることができます。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。

医療業界で生成AIを活用する５つのリスク・デメリット

医療業界で生成AIを活用する際の代表的なリスク・デメリットとして以下の5つが挙げられます。

• ①機密情報の漏洩
• ②生成AIの過信による業務ミス
• ③間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
• ④倫理的に不適切なアウトプットの生成
• ⑤一時的なコストの増加

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機密情報の漏洩

各ユーザーが生成AIに入力したデータは、生成AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

そのため、企業や医療機関の機密情報や患者の個人情報・診断情報などを入力してしまうと、生成AIサービス提供者や他のユーザーにこれらの情報が流出してしまうリスクが存在します。

②生成AIの過信による業務ミス

生成AIは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

生成AIは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、生成AIは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。

例えば、生成AIを利用して診断書やカルテなどを作成した場合、誤った診断内容や医学知識が含まれてしまうことも考えられます。

③間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)

生成AIの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。　

医療などの高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが比較的多く見られる傾向にあるため、人間によるダブルチェックをしっかり行うなどして注意する必要があります。

④倫理的に不適切なアウトプットの生成

生成AIのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。

そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。

⑤一時的なコストの増大

生成AIの活用により中長期では生産性向上やコスト削減に繋がるものの、導入時には一定のシステム構築やコンサルティング等のコストが発生します。

また、適切な目的や範囲の選定や、大規模導入前のスモールスタートによる有効性の検証などの取り組みを進めないと、投資対効果は低下してしまいます。

医療業界で安全に生成AIを活用するための６つのポイント

医療業界で生成AIを安全に活用するためのポイントとして、以下の6つが挙げられます。

• ①最適な生成AI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

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最適な生成AI活用範囲の設定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、生成AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業や医療機関の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、リスクを最小化することができます。

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③リスクを最小化するデータマネジメント

生成AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、医師や従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、組織内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、医師や従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、医師や従業員が生成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を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、企業や医療機関の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

医療業界で生成AIを導入するための４つのステップ

医療業界で生成AIの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：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

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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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは業務効率化や患者対応、医療サービスの質向上など様々な目的で活用が可能だからこそ、自分たちの課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の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、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、内部のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業や医療機関が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

医師や従業員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

患者対応支援や病院内のナレッジ検索などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自分たちの経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や患者への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。

医療業界での生成AI活用を成功させるための５つのポイント

医療業界での生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• 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活用リテラシーの向上

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業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは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、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成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

生成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

企業や医療機関が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、従業員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、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活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成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リテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員に生成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必要となります。