近年、目覚ましい発展を遂げている生成AI技術は、医療現場を底上げしつつあります。医師の診断支援から事務作業の自動化まで、その応用範囲は拡大の一途をたどっており、医療従事者の業務効率化への貢献に期待できるでしょう。

本記事では、生成AIが医療の業務効率化にどのように貢献できるのか、具体的な事例を交えながら解説します。医療現場での導入を検討されている方々にとって、AI技術の導入効果を最大限に引き出すためのヒントとなれば幸いです。

医療における生成AI：定義、課題、効率化への期待

生成AIは、大量のデータから学習し、文章や画像を生成するAI技術です。医療分野では、診断支援や医療文書作成、患者とのコミュニケーションなど、多岐にわたる業務の効率化に期待されています。

慢性的な人手不足や医師の業務過多は、医療現場における深刻な課題です。生成AIは、これらの課題解決の糸口として注目され、医療従事者の負担軽減と医療サービスの質の向上に貢献する可能性を秘めています。

続く章では、医療現場が抱える課題を深掘りし、生成AIによる具体的な解決策や活用法について詳しく解説していきます。

医療現場の業務効率化を阻む課題

医療現場では業務効率化を妨げる課題が数多く存在します。　なかでも、医師や看護師の長時間労働は深刻です。医療文書作成業務の負担が大きく、自動要約やドラフト作成支援が求められています。

また、慢性的な人手不足も課題です。患者対応や予約管理に時間がかかり、本来の患者ケアがおろそかになることもあるため、AIチャットボットによる自動対応に期待されています。

生成AIによる医療効率化、活用マップ

生成AIは、医療現場の効率化に貢献します。ここでは、活用領域を「文書作成」「患者対応」「情報管理」「診断支援」の4つに分類し、具体的な活用法を解説します。

文書作成では、診断書や報告書の下書き、論文の要約が可能です。医師や研究者の事務作業を軽減し、本来の業務に集中できる時間が増えるでしょう。

次に、患者対応では、問診票の自動作成やAIチャットボットによる対話型問診ができます。患者は場所や時間にとらわれず情報を提供でき、医療機関は効率的な情報収集と対応が可能です。

また、情報管理では、紙カルテのOCRデータ化や電子カルテ情報の自動整理ができます。データ入力にかかる時間を短縮し、必要な情報へ素早くアクセスできます。

さらに、診断支援では、医療画像解析補助や診断レポート作成支援が可能です。医師の判断をサポートし、迅速かつ正確な診断を支援します。

生成AIで業務効率化を実現した医療機関の事例集

全国の医療機関では、生成AIを活用した業務効率化が急速に進んでいます。問診票の自動入力や医療文書の作成支援、カルテ情報の要約など、その活用範囲は広がり、具体的な成果が生まれています。

当記事では豊富な事例を紹介し、AI導入を検討する医療機関に課題解決のヒントを提供します。

1. 【医療文書作成】新古賀病院

2. 【医療文書作成】FIXER×藤田医科大学

3. 【医療文書作成】慶應義塾大学病院

4. 【OCR】ジンベイ株式会社

5. 【診療報酬算定】順天堂大学

これらの事例を参考にして、生成AIの導入をぜひ検討してみてください。

【医療文書作成】新古賀病院—ユビー生成AI活用で医師の業務時間を月30時間以上削減

福岡県久留米市の新古賀病院は、ユビーが開発した「ユビー生成AI」を導入し、医療文書作成の効率化を図りました。退院時サマリーや診療情報提供書といった文書作成業務を支援することで、医師の負担軽減に貢献しています。

ユビー生成AIの導入により、医師一人当たりの業務時間を月間で30時間以上削減しました。これにより、医師はより多くの時間を患者との対話や診療に充てることができ、医療サービスの質向上に繋がっています。

参考：新古賀病院が「ユビー生成AI」活用で医師の業務時間を月30時間以上削減

【医療文書作成】FIXER×藤田医科大学—電子カルテ連携で退院時サマリー作成時間を大幅短縮

藤田医科大学とFIXERが共同開発したシステムは、電子カルテと連携し、退院時サマリーの下書きを数秒で生成します。医師は下書きを基に修正するだけで、大幅な時間短縮が可能です。

また、このシステムは多言語翻訳機能も搭載し、外国人患者の増加にも対応できます。既に多くの診療科で導入されており、医師の9割以上が業務効率化を実感しているという高い評価を得ています。

参考：医療テックニュースに、藤田学園様との共同開発に関する記事が掲載されました

【医療文書作成】慶應義塾大学病院—退院サマリ作成支援AIで文書下書きを自動作成

国内有数の医療機関である慶應義塾大学病院も、退院サマリー作成を支援する生成AIを開発・導入しました。医師の文書作成業務を軽減し、より多くの時間を患者ケアに充てることに期待されています。

先進的な医療機関が同様の取り組みを進めていることは、この技術への信頼性の高さを裏付けます。質の高い医療提供体制の構築に貢献するでしょう。

参考：DIGITAL Xに慶應義塾大学病院とアルサーガパートナーズが、生成AIを活用した「退院サマリ作成支援AI」を開発したことについて掲載されました

【OCR】ジンベイ株式会社—ジンベイGenOCRで紙カルテ情報を自動要約

ジンベイ株式会社の「ジンベイGenOCR」は、医療機関の紙カルテ情報を効率的に活用するためのAI-OCRシステムです。手書きの文字を高精度で認識し、必要な情報を自動で要約します。

そのため、アナログ情報のデジタル化が促進され、退院時サマリー作成などの業務を短縮できるでしょう。これまで時間と労力を費やしていた作業を、迅速かつ正確に進められます。

参考：生成AIで病院での退院時サマリー作成を支援──「ジンベイGenOCR」、医師などによるドキュメント作成業務を効率化

【診療報酬算定】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、専門知識が必要な診療報酬算定業務を効率化するため、生成AIシステム開発に着手しました。煩雑な計算やルール改正への対応に時間と労力を費やしていましたが、生成AIによる自動化に期待できます。

このシステムにより、数時間単位の作業を数分で完了させることが可能です。医療事務スタッフの負担を減らし、質の高い医療サービスの提供に繋がります。

参考：これまでに順天堂大学附属順天堂医院を受診した方へ

今すぐ始める！生成AI導入5ステップ

生成AI導入を成功させるためには、段階的なアプローチが不可欠です。ここでは、具体的なステップを解説します。

ステップ1：目的の明確化

まず、院内で負担の大きい業務を洗い出します。文書作成や電話対応など業務を特定し、生成AIで解決したい課題、目的を明確にしましょう。

ステップ2：情報収集と比較検討

次に、本記事の事例を参考に、自院の課題解決に最適なサービスやツールを比較検討しましょう。費用や機能、セキュリティ対策などを比較することが重要です。

ステップ3：試験導入（PoC）の実施

特定の診療科や業務に限定した試験導入（PoC）を行いましょう。導入効果と課題を測定し、本格導入に向けた検証を行います。

ステップ4：フィードバックの収集と改善

実際にツールを利用した医師やスタッフから、使用感や改善点のフィードバックを収集します。本格導入に向け、現場のニーズに合わせた調整を行いましょう。

ステップ5：本格運用とルール整備

試験導入の効果検証後、対象範囲を拡大します。セキュリティや運用に関する院内ルールを整備し、本格運用を開始しましょう。

押さえるべき！生成AI導入チェックリストと成功指針

生成AIの導入を成功させるためには、事前の準備と導入後の運用が重要です。ここでは、医療機関が生成AIを導入する際に押さえるべきポイントを解説します。

• セキュリティ対策を最優先に。クラウドかオンプレミスかを含め、患者の個人情報保護を徹底検討しましょう。

• 現場の医師やスタッフへ、導入目的とメリットを丁寧に説明し、協力体制を構築しましょう。成功の鍵はここにあります。

• 導入コストと人件費や業務時間の削減効果を比較し、費用対効果（ROI）を事前に試算しておくことが重要です。

• AIの出力は下書きとして活用しましょう。最終的な確認・判断は必ず人間が行うように運用ルールを徹底してください。

まとめ

生成AIは医療現場の慢性的な業務負担を軽減し、医療従事者が患者ケアに注力できる環境を作る上で重要な技術です。国内事例は貴院の課題解決にも応用できるでしょう。

まずは小規模な試験導入から開始し、現場の意見を取り入れつつ、段階的に活用範囲を広げることをおすすめします。