医療業界の構造と課題から考えるAI活用方法は？導入の注意点を徹底解説！

医療業界は深刻な人手不足と医師の長時間労働という課題に直面しています。2024年4月からの医師の労働時間規制導入により、業務効率化と医療の質向上の両立が喫緊の課題となっています。

そんな中、AIが医療現場に新たな可能性をもたらしています。画像診断支援による高精度な診断や、退院時サマリー作成時間の短縮など具体的な成果が続々と報告されています。

本記事では、年間44兆円規模の医療業界が直面する医師の労働環境、データ管理、診断精度の課題に対し、AIがどのように貢献できるのかを解説します。実際の導入事例や具体的な成果指標を基に、自院での活用可能性を検討する際の重要なポイントをお伝えします。

医療機関の経営者や情報システム責任者の方々に、戦略的なAI導入の判断材料としてお役立ていただける内容です。

各業界でのAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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医療業界の構造

日本の医療業界は、約8,300の病院と約10万軒の診療所で構成される大規模な産業です。医療機関は、地域における役割や機能、規模によって体系的に分類されており、それぞれが連携しながら国民の健康を支えています。

医療費の総額は年間約44兆円に達し、GDP（国内総生産）の約7%を占める重要な産業となっています。

医療機関は、規模や機能に応じて異なる役割を担っています。

• 大規模な総合病院：救命治療（急性期）から身体機能の改善（回復期）、長期療養（慢性期）まで幅広い医療サービスを提供
• 診療所やクリニック：主に外来患者の診察や治療を行い、地域の一次医療を支えています

医療機関の主要業務は診療科別に細分化されており、内科、整形外科、小児科、精神科など60以上の専門分野があります。各診療科では、それぞれの専門性に基づいた診察・治療が行われ、患者の症状や年齢に応じて適切な医療サービスが提供されています。

医療サービスのバリューチェーン

医療サービスのバリューチェーンは、患者が医療機関を受診してから治療が完了するまでの一連の流れを指します。このチェーンには医薬品メーカー、医薬品卸、医療機関、薬局など多様な事業者が関与しています。

近年では、遺伝子治療などの新しい治療法の登場により、バリューチェーンの構造も変化しています。例えば、CAR-T細胞療法では、患者の細胞を採取する医療機関が同時にサプライヤーとしての役割も担うという新しい形態が生まれています。

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医療現場が直面する重要課題

医療現場では、高齢化社会の進展による患者数の増加と医療の高度化により、様々な課題に直面しています。特に医師の労働環境、データ管理、医療の質の確保という3つの側面で、早急な対応が必要とされています。これらの課題は互いに関連しており、包括的な解決策が求められています。

医療従事者の人材不足

医療従事者のなり手の不足は深刻で、特に地方で人材不足が顕著になために地域間で格差が起こっています。産科や救急、外科などの診療科は労働環境も過酷なことから、働き方に不安を感じることから希望の診療科をあきらめる人が跡を絶たず、ますます医師が集まらない事態となっています。

慢性的な医師不足の地域では、一人の医師があらゆる疾患に対応しなければならない場所も珍しくありません。診療外の分野の担当を受け持つ場合もあり、医師にとっては厳しい状況です。

労働環境が過酷

働き方改革によって、残業時間の削減や、長時間労働の是正が進められています。長時間労働の代表格だった医療業界も例外ではありませんが、依然として労働環境は過酷を極めています。

特に地域医療の維持に不可欠な病院の勤務医、希望する研修医などに対しては超長時間労働を認めるという例外扱いも出されました。これは、例外対象となった医師たちの残業時間を認めないと、地域医療に大きな悪影響を与えてしまうという事情であり、すぐに残業時間を減らせるというわけではありません。

また、診断ミスに対しての医療事故も依然として多く、過酷な労働が原因で引き起こされたものも数多くあると言われています。

医師の働き方改革と業務負担

2024年4月から医師の働き方改革が本格的に始まり、時間外労働に上限規制が設けられました。厚生労働省の調査によると、病院常勤勤務医の約4割が年間960時間を超える時間外・休日労働に従事しており、約1割は年間1,860時間を超える深刻な状況にあります。

特に救急、産婦人科、外科などの診療科では、緊急対応や夜間診療の必要性から長時間労働が常態化しています。医師は人命を預かる職業であるため、患者の容態が悪化した際には労働時間を超過してでも対応せざるを得ない状況が続いています。

医師の働き方改革では、以下のような具体的な取り組みが行われています。

• 勤務時間の上限規制：年間960時間または1,860時間（特定の医療機関）の上限が設定
• 勤務間インターバル制度：連続勤務時間の制限と、勤務と勤務の間に一定の休息時間を設ける制度
• タスクシフト・タスクシェア：医師の業務の一部を他の医療専門職に移管する取り組み

しかし、これらの取り組みにも課題があります。例えば、タスクシフトによって看護師や薬剤師の業務負担が増加する可能性があり、医療チーム全体での業務バランスの調整が必要となっています。

医療データの管理と分析の複雑化

医療技術の進歩に伴い、患者一人あたりの診療データは増加の一途をたどっています。例えば、高解像度CT画像1枚のデータ量は約500MB～1GBにも及び、1回の検査で数百枚の画像が生成されることもあります。

血液検査結果、高解像度CT画像、遺伝子情報など、多様なデータを適切に管理・分析する必要性が高まっています。

病院内サーバーでの管理では、増加するデータ量に対応しきれず、必要な情報の迅速な取り出しが困難になっています。さらに、個人情報保護法の厳格化により、患者データの管理には高度なセキュリティ対策が求められるようになりました。

医療データは大きく3つのカテゴリーに分類されます。

1. 請求書データ：医療機関や薬局、健康保険組合から収集
2. 医療機関データ：電子カルテ、オーダリング、画像診断、検査値
3. 調剤データ：患者の薬歴データや患者指導テキストなど

特に重要なのはDPC（診断群分類包括評価）データで、これは全国統一の診療情報として管理されています。DPCデータには患者の基本情報、治療内容、診療報酬など、医療サービスの提供に関する詳細な情報が含まれており、医療の質の向上や効率化に活用されています。

診断精度と医療安全性の向上ニーズ

医療の高度化と専門化が進む中、診断の見落としや誤診のリスクを最小限に抑える必要性が高まっています。例えば、画像診断の分野では、早期胃がんの診断において人間の目による検出には限界があることが指摘されています。

医師の長時間労働は医療安全にも影響を及ぼす可能性があります。医師がコンディション不良の状態で医療行為を行うことは、医療の質や患者の安全性を低下させるリスクがあります。そのため、医師の労働環境の改善と診断精度の向上を両立させる新たな仕組みづくりが求められています。

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医療分野におけるAI活用の可能性

医療分野でのAI活用は、診断精度の向上から業務効率化まで、幅広い領域で成果を上げています。特に画像診断、電子カルテ、予防医療の分野では、具体的な成果が表れ始めています。

画像診断支援システムの進化

画像診断の分野では、画像認識AIによる高精度な診断支援が実現しています。特に早期胃がんの診断において、AIは93.4%の陽性的中率と83.6%の陰性的中率を達成しており、専門医の診断精度を補完する役割を果たしています。

国立がん研究センターの内視鏡検査では、AIが0.1秒以内に98%の病変発見率を実現し、偽陽性率も1%に抑えることに成功しています。

また、マイクロソフトの研究機関である Microsoft Research と米医療機関大手の Providence、米ワシントン大学が共同開発した医療向けAIモデル「GigaPath」は、デジタル病理画像を分析し、13億枚もの病理画像タイルを事前学習しました。結果として、がんの種類や特徴をより正確に見分けることができるようになりました。

電子カルテ情報の構造化と活用

電子カルテのAI活用により、医療現場の効率化が進んでいます。音声入力システムの導入により、診察中のカルテ入力が可能となり、一般内科では午前中に40～50人の診察ができるようになりました。

また、クラウド型電子カルテシステムでは、新規患者の情報入力が2～3分で完了できるようになり、医師の業務負担が大幅に軽減されています。

さらに、LLM（大規模言語モデル）の自然言語処理技術を用いて、患者のカルテを自動的に解析し、病歴や病状の情報を効率的に抽出することが可能になっています。併せて、患者の体重、体調、血圧、過去の服用データなどを分析し、より適切な薬の処方を支援するシステムが実用化されています。

NEC社は2024年4月に生成AI機能を搭載した電子カルテ「MegaOak/iS（メガオーク アイエス）」をリリースしました。このシステムは、電子カルテに記載の診療情報をもとに、診療情報提供書（紹介状）と退院時サマリーに活用できる文章案を自動生成する機能を持っています。

予防医療・健康管理へのAI応用

AIを活用した予防医療は、個人の健康管理に新しい可能性を開いています。患者の健康記録や生活習慣のデータを分析し、心血管疾患や糖尿病などの発症リスクを予測することが可能になりました。

また、映像を通して患者の状態を自動分析し、診断結果を出すシステムが開発されています。これにより、来院が困難な患者でも適切な診察を受けられるようになっています。

具体例として、東京ミッドタウンクリニックでは、健康診断データをもとにAIが6年先までの6つの疾病リスク（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）を予測するシステムを導入しています。また、国立がん研究センターは、AIを活用してがんの発症リスクを予測するシステムを開発しています。

関連記事：「AIによる予測とは？仕組み・メリット・導入事例」

医療業界のAI活用を厚生労働省が推進

医療業界で起きている問題・課題を踏まえ、2019年3月29日に厚生労働省が「AI戦略2019」を発表しました。教育や研究開発など、あらゆる業界・分野においてAIの活用を推奨する内容でしたが、その一つとして「医療・健康・介護」も注目されています。具体的な目標は下記3つの通りです。

• 健康・医療・介護分野でAIを活用するためのデータ基盤の整備
• 日本が強い医療分野におけるAI技術開発の推進と、医療へのAI活用による医療従事者の負担軽減
• 予防、介護分野へのAI／IoT技術の導入推進、介護へのAI／IoT活用による介護従事者の負担軽減

これまで、医療業界においては政府の強い規制があり、AIを活用したサービスや開発できない状況にありました。2020年の新型コロナウイルス感染拡大の大きな被害を受けた影響もあり、政府はこのような規制を緩和し、AIを活用するためのデータ基盤を整えていく方向性に舵を切ったのです。

医療分野と同時にヘルスケア分野へのAI導入も加速化しています。医療機関・政府が保有するデータと連結しビッグデータとするために再構築を進めているようです。今後一気に医療・ヘルスケア業界でのAI活用が高まることが予想されます。

こちらで医療業界でのデータ分析の重要性を詳しく説明しています。

生成AIを用いた新たな事例

生成AIの医療分野での活用も急速に進んでいます。一部の病院では、生成AIを用いて医師の問診を支援する会話型システムの導入を開始しています。このシステムでは、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します。

各学会の診療ガイドラインをAIに学習させることで、医療的に正しい受け答えを生成し、診察時間や医師の負担を削減するとともに、新たな治療法や新薬の開発にも活用することが期待されています。

また、生成AIを活用して退院時サマリー作成時間を削減する実証実験を実施している病院もあります。この取り組みにより、年間約540時間の医師の作業時間削減が可能になると試算されており、医療の質向上と業務効率化の両立を目指しています。

関連記事：「医療分野における生成AIの具体的な活用法や成功事例、メリットや注意点」

医療AIシステム導入の3ポイント

医療分野でのAI導入には、一般的なIT導入以上に慎重な対応が求められます。特に患者の生命と個人情報を扱う医療現場では、確実な運用体制の構築が不可欠です。

データセキュリティと個人情報保護

医療データは血液検査結果、CT画像、遺伝子情報など、極めて機密性の高い情報を含むため、厳格な管理が必要です。特に重要なのは、データの匿名化と非識別化プロセスです。

特に重要なのは、データの匿名化と非識別化プロセスです。最新のAI技術を用いた匿名化手法では、k-匿名性やl-多様性などの高度な概念を適用し、データの有用性を保ちつつ、個人の特定を困難にすることが可能となっています。

医療機関は、患者データの使用範囲と目的を明確に開示し、必要に応じて患者が使用するデータの種類を選択できる仕組みを整える必要があります。これは、EUのGDPRや日本の改正個人情報保護法などの規制に対応するためだけでなく、医療機関に対する患者の信頼を維持するための重要な要素です。

医療従事者との協調体制の構築

AIシステムの導入成功には、医療現場の理解と協力が不可欠です。医師、看護師、技師など、各職種の業務フローを詳細に分析し、AIシステムがどのように支援できるかを具体的に示す必要があります。

特に重要なのは、AIを導入する診療科の医師との密接な連携です。診断支援システムの場合、医師の診断プロセスを理解し、そのワークフローに自然に組み込める形でAIを実装する必要があります。また、定期的なフィードバックを収集し、システムの改善に活かす体制を整えることも重要です。

システム導入時の段階的アプローチ

医療AIの導入は、まず実証実験（PoC：Proof of Concept）として限定的な範囲で開始し、段階的に拡大していくアプローチが推奨されます。例えば、特定の診療科や検査部門を選定し、実際の診療環境での試験運用を行います。この際、以下の点に特に注意を払う必要があります。

• 医療従事者の業務フローへの影響を詳細に分析
• AIシステムの診断精度や処理時間の検証
• 患者の安全性確保のための二重チェック体制の構築
• 緊急時のバックアップ体制の整備

運用面での評価では、作業効率の変化だけでなく、医療従事者の意思決定プロセスへの影響も詳細に分析する必要があります。さらに、医療安全の観点から、AIシステムの判断に過度に依存しない運用ガイドラインの策定も重要です。

また、AIシステムの導入後も、継続的な改善とモニタリングが必要です。MLOps（Machine Learning Operations）を導入し、AIモデルの継続的な改良と自動化を実現するのがポイントとなります。これにより、システムの性能を常に最適な状態に保つことが可能となっています。

医療分野でのAI導入事例5選

医療現場におけるAI活用は着実に進んでおり、診断支援から業務効率化まで、様々な成果が報告されています。以下に、国内の主要医療機関における具体的な導入事例を紹介します。

岡山大学病院：胆道がんAI診断支援システム

岡山大学病院と株式会社両備システムズは、国内初となる胆道がんAI診断支援システムを開発しました。このシステムは、内視鏡検査において「Cycle GAN」というAI技術を活用し、白色光画像から疑似的な色素散布画像への変換を実現しています。

従来のCTやMRIでは困難だった胆道がんの病変範囲を明瞭化することに成功し、3名の内視鏡専門医による評価でも、従来の観察方法と比べて病変境界の視認性が有意に向上したことが確認されています。

昭和大学横浜市北部病院：電子カルテAI診断支援

昭和大学横浜市北部病院は富士通Japan株式会社と共同で、電子カルテデータを活用した診療支援AIの開発を進めています。このシステムは、過去20年分の電子カルテデータを分析し、患者の主訴や所見から適切な診断候補を提案します。

医師の診断支援による医療水準の均てん化と診療業務の効率化を目指しており、将来的には研修医向け教育コンテンツとしての活用も検討されています。

藤田医科大学病院：Amazon Bedrock活用の退院サマリ作成

藤田医科大学病院では、Amazon Bedrockを活用した退院サマリーの自動作成システムを導入し、大きな成果を上げています。従来10分かかっていた退院サマリーの作成時間を約1分に短縮し、90%の時間削減を実現しました。

この取り組みは、2024年4月から始まった医師の労働時間規制に対応する具体的な解決策として注目されています。

倉敷中央病院：NEC健診結果予測シミュレーション

NECソリューションイノベータ株式会社と倉敷中央病院は、定期健康診断データから4年以内の生活習慣病発症リスクを予測するAIモデルを開発しました。約45万人分のカルテと約10万人分の健診データを活用し、11種類の生活習慣病の発症リスクを予測することが可能です。

年間利用料は236万3000円からで、3年間で150施設への導入を目指しています。

関連記事：「NECソリューションイノベータと倉敷中央病院、健康診断の結果から 11種類の疾患リスクを同時に予測するAIを論文報告」

湘南鎌倉総合病院：脳ドック用AI

湘南鎌倉総合病院予防医学センターは、Splinkが開発した脳ドック用AIプログラム「Brain Life Imaging」を導入しました。このシステムは、従来の目視確認では困難だった海馬の詳細な解析を可能にし、海馬体積・海馬年齢を測定します。

経年変化を追跡できる解析結果レポートは、専門知識がない患者でも理解しやすい設計となっており、予防医学の観点からも高い評価を得ています。

医療分野での他の幅広いAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

まとめ

医療分野でのAI活用は、画像診断支援による93%以上の高精度な診断や、退院時サマリー作成時間の3分の1への短縮など、具体的な成果を上げています。特に、東北大学病院での医療文書作成時間47%削減や、国立がん研究センターでの98%の病変発見率など、業務効率化と医療の質向上の両立が実現されています。

ただし、導入には慎重な計画と段階的なアプローチが必要です。データの品質管理、セキュリティ対策、そして医療従事者との協調体制の構築が成功の鍵となります。

まずは自院の課題を明確にし、特定の診療科や部門での実証実験から始めることをお勧めします。専門家への相談を通じて、貴院に最適なAIシステムの選定と導入戦略を検討してみてはいかがでしょうか。

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医療業界でのAI活用方法についてよくある質問まとめ