医療領域における生成AIの活用とは｜活用事例やメリットについて徹底解説

最新の医療業界における成果として、生成AIの進捗は見逃せないトピックです。生成AIは、医師の診断支援や治療計画の立案、新薬開発といった医療分野での応用が可能です。しかし、その導入にはデータの質と量の確保、プライバシー保護、倫理的問題への配慮など、克服すべき課題も存在します。本記事では、医療領域での生成AI活用に関する概要から具体的な事例、そして直面する問題点に至るまで、幅広く解説します。 AI技術の進化によって医療現場がどのように変革されているのか、そしてこれからどのような未来が待っているのか、詳細にわたってご紹介してまいります。

医療領域で生成AIが注目される背景

医療業界は今、深刻な人手不足と業務負担の増大という課題に直面しています。高齢化社会の進展により患者数は増加し続ける一方で、医師や看護師などの医療従事者の数は十分ではありません。医療従事者は診察や治療に加えて、カルテ作成、文書作成、患者対応など多岐にわたる業務をこなさなければならず、長時間労働や過労が深刻な問題となっています。

このような状況の中、医療現場では業務効率化とサービス品質の向上を同時に実現する手段が求められています。また、医療技術の進歩により膨大な医学知識や研究データが日々生み出されており、医療従事者がこれらすべてを把握し、最新の知見に基づいた治療を提供することは現実的に困難になってきています。

こうした背景から、AI技術、特に生成AIが医療領域で注目を集めています。生成AIは、自然言語処理技術を活用して医療文書の自動生成、診断支援、患者とのコミュニケーション支援、論文検索など、様々な場面で医療従事者をサポートできる可能性を秘めています。ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの登場により、より自然で正確な文章生成が可能になり、医療現場での実用化が現実味を帯びてきました。医療の質を維持・向上させながら、医療従事者の負担を軽減し、持続可能な医療システムを構築するために、生成AIの活用が期待されています。

医療領域における生成AIとは

医療領域における生成AIとは、大規模言語モデル（LLM）などのAI技術を活用して、医療現場で必要とされる様々なコンテンツを自動生成したり、医療従事者の意思決定を支援したりする技術です。従来のルールベースのAIシステムとは異なり、生成AIは膨大な医療データやテキストから学習し、人間のような自然な文章や画像を生成することができます。

医療領域での生成AIは、主に以下のような技術要素で構成されています。まず、自然言語処理（NLP）技術により、医療文書や電子カルテの内容を理解し、必要な情報を抽出します。次に、大規模言語モデルが医学知識や症例データから学習した内容をもとに、診断書、紹介状、サマリーなどの医療文書を生成したり、医療従事者の質問に回答したりします。さらに、画像認識技術と組み合わせることで、医療画像の分析や診断支援も可能になります。

医療領域で活用される生成AIの具体的な機能としては、電子カルテからの医療文書自動生成、患者への説明文書作成、論文検索と要約、診断支援、治療計画の立案支援、患者とのコミュニケーション支援などがあります。これらの機能により、医療従事者は定型的な文書作成作業から解放され、患者ケアにより多くの時間を割くことができるようになります。

ただし、医療領域での生成AI活用には、高い精度と信頼性が求められます。誤った情報や不適切な診断提案は患者の生命に関わる重大な結果をもたらす可能性があるため、生成AIは医療従事者の判断を補助するツールとして位置づけられ、最終的な判断は必ず医療従事者が行うという原則が重要です。また、患者のプライバシー保護や医療倫理への配慮も欠かせません。

医療領域における生成AI活用事例6選

ここからは医療領域における実際の生成AI活用事例をご紹介していきます。

Google CloudとMayo Clinicによる医療情報検索の業務効率化を実現

Google CloudとMayo Clinicは、生成AI技術を用いて医療情報検索の効率化を図るための提携を発表しました。
この提携により、医療従事者は膨大な臨床データや患者情報に迅速にアクセスできるようになり、患者ケアの質の向上や医療業務の効率化が期待されています。
Googleの「Generative AI App Builder」ツールを使用することで、必要な情報へのアクセスが容易になります。

特に、Googleの「Generative AI App Builder」ツールの「Enterprise Search」機能は、医療従事者が臨床試験データ、患者記録、診断画像、研究論文などの多岐にわたる情報に効率的にアクセスできるように設計されています。医療機関は必要な情報を迅速に見つけることができるようになるため、医療サービスの質向上に繋がります。

この提携は、AIを活用して医療分野の課題を解決する新たな一歩となり、医療従事者の業務効率化や患者ケアの向上に大きく貢献することが期待されています。

【関連記事】Google-CloudとMayo-ClinicがAI提携
【参考記事】Google Cloudとメイヨークリニックが提携--生成AIによる医療業界の変革に向け

順天堂大学と日本マイクロソフトによる3D遠隔診療で医療サービス向上

出典：順天堂大学のHolomedicine活用事例より

順天堂大学と日本マイクロソフトは、3次元テレプレゼンス技術「Holomedicine」　を共同開発し、パーキンソン病治療に革新をもたらしています。
この技術は、HoloLens 2とAzure Kinect DKを用いて、患者と医師を3次元でつなぎ、対面診療に近い環境をオンラインで提供するものです。

出典：順天堂大学のHolomedicine活用事例

パーキンソン病患者は通院が困難な場合が多く、適切な診療を受けられないという問題があります。このため、画面越しの2次元診療では限界がありました。
Holomedicineは、通院困難な患者にも高品質な医療サービスを提供し、リアルなコミュニケーションを可能にします。

オンライン相談会では、患者からポジティブなフィードバックが得られ、介護施設でも質の高い医療を提供できると期待されています。
また、患者と医師のコミュニケーションを強化し、治療計画の精度を向上させることができます。

【関連記事】パーキンソン病治療に革新をもたらす3D診療

聖マリアンナ医科大学病院による看護師の業務効率化を実現

https://youtu.be/Z2p6KvFlO1w

出典：ナースハッピープロジェクト（NHP）看護師がハッピーに、やりがいを感じられる職場を～看護師業務の業務改善～

聖マリアンナ医科大学病院では、「ナースハッピープロジェクト（NHP）」を通じて、看護師の業務効率化を図るため音声入力システムを導入しました。
これにより、看護師は患者のベッドサイドで直接記録を行えるようになり、記録時間が大幅に削減され、看護師の満足度と患者ケアの質が向上しました。

さらに、AI技術とAIICTの活用が医療現場の効率化に貢献しています。
これらの技術は、患者情報の正確な評価、治療計画の推奨、医療データの収集と分析、そして電子健康記録（EHR）の管理を効率的に行うことを可能にしています。
特に、看護業務における時間削減と質の向上に重要な役割を果たしており、これらの取り組みが「看護業務の効率化先進事例アワード」で表彰されるなど、業界内外で高い評価を受けています。

これらの技術革新は、医療現場でのAI導入の成功事例として、他の医療施設や異なる医療分野にも広がりを見せています。聖マリアンナ医科大学病院の事例は、看護業務の効率化だけでなく、在宅サービスの管理の一元化にも貢献し、過疎地域でのアクセス改善と患者管理の効率化を実現しています。

【関連記事】AIICT技術革新による医療現場の効率化：表彰された先進事例の紹介
【参考記事】ナースハッピープロジェクト（NHP）看護師がハッピーに、やりがいを感じられる職場を～看護師業務の業務改善～

NECと東北大学病院、橋本市民病院による医療文書作成の業務効率化を実現

出典：NEC、東北大学病院、橋本市民病院、「医師の働き方改革」に向けて、医療現場におけるLLM活用の有効性を実証より

NECは東北大学病院および橋本市民病院と共同で、医師の業務負担軽減を目指し大規模言語モデル（LLM）を活用した医療文書の自動生成技術を導入しました。

この技術により、医師が電子カルテからデータを抽出し、医療文書を効率的に作成することが可能になり、文書作成時間を平均47%削減しました。
医師は患者ケアにより多くの時間を割けるようになり、医療現場の効率化が進んでいます。

この取り組みは、医療現場におけるAI技術の活用として注目され、その成果は他の医療機関にも影響を与えています。医師の作業負担を減らし、医療の質を向上させるための革新的な技術として、さらなる展開が期待されています。

【参考記事】LLM導入による医療文書の作成効率化と働き方改革を実現へ – NECと東北大学病院・橋本市民病院の取り組み
【関連記事】NEC、東北大学病院、橋本市民病院、「医師の働き方改革」に向けて、医療現場におけるLLM活用の有効性を実証

Northumbria Healthcare NHS Foundation Trustによる手術の診断精度向上を実現

https://play.vidyard.com/zbXf9DhCxd9XEZJxt98tw3.jpghttps://play.vidyard.com/zbXf9DhCxd9XEZJxt98tw3.jpg

Northumbria Healthcare NHS Foundation Trustは、Azure Machine Learningを活用して糖尿病患者の管理を効率化し、患者ケアの質を向上させています。

出典：Northumbria Healthcare NHS Foundation TrustのAI活用事例

このケースでは、手術のリスク評価にAIを利用することで、個々の患者に合わせたリスクプロファイルを作成し、より良い手術結果を実現しました。
医師が患者の状態をより正確に理解し、適切な治療を提供するのに役立っています。
今後はリスクを減らしながら手術の確実性を高め、結果をさらに改善していくことを目指します。

【関連記事】手術における責任あるAIの導入事例
【参考記事】Northumbria Healthcare NHS Foundation TrustのAI活用事例

医療法人社団橘会橘病院によるChatGPT活用で医療の質向上を実現

出典：当院におけるAIチャットボットの活用について

医療法人社団橘会橘病院は、AI対話型ツールChatGPTを導入し、論文検索に活用しています。

【導入範囲】

• 論文検索
• 医療の質向上のための情報収集

【期待される効果】

• 膨大な関連論文の効率的な収集
• 医療の質向上の促進
• 医師の判断を補助する情報提供

この事例では、ChatGPTを活用することで、医師が必要とする最新の医学論文や研究情報に迅速にアクセスできるようになり、エビデンスに基づいた医療の提供を支援しています。

【参考記事】当院におけるAIチャットボットの活用について

医療領域で生成AIを活用できる業務とは

生成AIは医療現場の様々な業務領域で活用することができます。ここでは、主要な業務カテゴリごとに生成AIの活用方法をご紹介します。

活用領域	概要	代表事例	期待される効果
医療文書作成業務	診断書・紹介状・退院サマリー・治療計画書などを、電子カルテ情報をもとに生成AIが自動生成	NEC × 東北大学病院：LLMによる医療文書自動生成で文書作成時間を平均47%削減	医師の文書作成負担軽減、患者ケアに充てられる時間の増加、作業標準化
診断支援業務	患者の症状・検査結果から考えられる疾患候補の提示や、追加検査の提案などを生成AIが支援	Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust：AIによる手術リスク評価で個別リスクプロファイルを作成	診断の漏れ・見落としの低減、治療方針の質向上。ただし最終判断は医師が行う前提
患者コミュニケーション支援	専門用語を一般向けのわかりやすい表現に変換し、説明文書やQ&Aを自動生成	特定の固有事例ではなく一般的な活用イメージとして記載	インフォームドコンセントの質向上、患者の理解度向上、説明業務の効率化
医学情報検索業務	臨床試験データ・患者記録・診断画像・論文など、多様な情報を横断的に検索・要約	Google Cloud × Mayo Clinic：生成AIによる医療情報検索システム 橘病院：ChatGPTによる論文検索・要約	最新医学情報へのアクセス性向上、情報収集時間の削減、重要ポイントの素早い把握
看護記録業務	音声入力とAIを組み合わせ、ベッドサイドで看護記録を効率的に作成	聖マリアンナ医科大学病院「ナースハッピープロジェクト」：音声入力＋AIで記録時間を大幅削減	看護記録作成時間の短縮、患者ケア時間の増加、看護の質・看護師満足度の向上
遠隔医療支援	3Dテレプレゼンスなどを活用し、通院困難な患者に高品質な遠隔診療を提供	順天堂大学 × 日本マイクロソフト「Holomedicine」：AI・3D技術でパーキンソン病患者を遠隔診療	地理的・身体的制約を超えた医療アクセス向上、対面診療に近いコミュニケーション体験の実現

医療文書作成業務での生成AI活用による業務効率化

医療文書作成は、生成AIが最も効果を発揮する業務領域の一つです。
診断書、紹介状、退院サマリー、治療計画書など、医師は日々多くの文書を作成する必要があり、これが大きな業務負担となっています。

NECと東北大学病院の事例では、LLMを活用した医療文書の自動生成により、文書作成時間を平均47%削減することに成功しました。電子カルテから必要な情報を抽出し、適切な形式で医療文書を生成することで、医師は文書作成作業から解放され、患者ケアに集中できるようになります。

診断支援業務での生成AI活用による診断精度向上

生成AIは診断支援にも活用されています。
膨大な医学知識や症例データベースを学習した生成AIは、患者の症状や検査結果から考えられる疾患の候補を提示したり、追加で必要な検査を提案したりすることができます。

Northumbria Healthcare NHS Foundation Trustの事例では、AIを活用した手術リスク評価により、個々の患者に合わせたリスクプロファイルを作成し、より良い治療結果を実現しています。ただし、最終的な診断判断は必ず医師が行うという原則が重要です。

患者コミュニケーション支援による医療サービス向上

生成AIは患者とのコミュニケーション支援にも活用できます。
患者への説明文書の作成、治療内容のわかりやすい説明、患者からの質問への回答など、患者とのコミュニケーションを円滑にする様々な場面で生成AIが活用されています。
特に、専門的な医学用語を一般の方にもわかりやすい言葉に言い換えたり、患者の理解度に合わせた説明を生成したりする機能は、インフォームドコンセントの質向上に貢献します。

医学情報検索業務での生成AI活用による業務効率化

医学研究は日々進歩しており、医療従事者は最新の知見を常にアップデートする必要があります。
Google CloudとMayo Clinicの提携事例では、生成AIを活用した医療情報検索システムにより、臨床試験データ、患者記録、診断画像、研究論文などの多岐にわたる情報に効率的にアクセスできるようになりました。

また、橘病院の事例では、ChatGPTを論文検索に活用し、膨大な関連論文を効率的に収集しています。生成AIは論文の要約や重要なポイントの抽出も行えるため、医療従事者の情報収集時間を大幅に削減できます。

看護記録業務での生成AI活用による業務効率化を実現

看護記録の作成も医療現場における重要な業務です。
聖マリアンナ医科大学病院のナースハッピープロジェクトでは、音声入力システムとAI技術を組み合わせることで、看護師が患者のベッドサイドで直接記録を行えるようになり、記録時間が大幅に削減されました。

これにより、看護師は患者ケアにより多くの時間を割けるようになり、看護の質と看護師の満足度が向上しています。

遠隔医療支援での生成AI活用による医療サービス向上

生成AIは遠隔医療の質向上にも貢献しています。
順天堂大学と日本マイクロソフトの3次元テレプレゼンス技術「Holomedicine」の事例では、AI技術を活用して通院困難なパーキンソン病患者にも高品質な医療サービスを提供しています。
遠隔診療におけるコミュニケーションの質を向上させ、対面診療に近い環境をオンラインで実現することで、地理的制約や身体的制約を越えた医療アクセスの改善につながっています。

医療領域で生成AIを活用するメリット

医療領域で生成AIを活用することで、医療機関は多くのメリットを享受できます。ここでは主要なメリットを表形式でまとめてご紹介します。

カテゴリ	メリット	具体的な効果
業務効率化	文書作成時間の大幅削減	NECと東北大学病院の事例では、LLMを活用した医療文書の自動生成により、文書作成時間を平均47%削減しました。医師は文書作成から解放され、患者ケアにより多くの時間を割けるようになります。
医療の質向上	診断精度の向上	生成AIが膨大な医学知識や症例データから学習した内容をもとに、診断支援や治療計画の立案を支援します。Northumbria Healthcare NHS Foundation Trustの事例では、AIを活用した手術リスク評価により、より良い治療結果を実現しています。
医療従事者の負担軽減	長時間労働の改善	医療文書作成、記録業務、情報検索など、定型的な業務を生成AIが支援することで、医療従事者の業務負担が軽減されます。聖マリアンナ医科大学病院では、看護師の記録時間が大幅に削減され、看護師の満足度が向上しました。
情報アクセスの向上	必要な情報への迅速なアクセス	Google CloudとMayo Clinicの提携により、医療従事者は臨床試験データ、患者記録、診断画像、研究論文などに迅速にアクセスできるようになり、医療サービスの質向上につながります。
患者ケアの改善	患者との対話時間の増加	文書作成などの間接業務が効率化されることで、医療従事者は患者との対話や診察により多くの時間を割けるようになり、患者満足度の向上につながります。
医療アクセスの改善	遠隔医療の質向上	順天堂大学の3次元テレプレゼンス技術「Holomedicine」の事例では、通院困難な患者にも高品質な医療サービスを提供できるようになり、地理的制約や身体的制約を越えた医療アクセスが実現しています。
最新知見の活用	エビデンスに基づいた医療の実現	生成AIを活用した論文検索や情報要約により、医療従事者は最新の医学知見に基づいた治療を提供できます。橘病院の事例では、ChatGPTを活用して膨大な関連論文を効率的に収集しています。
コスト削減	業務効率化によるコスト削減	業務効率化により、医療従事者の残業時間削減や人員配置の最適化が可能になり、医療機関の運営コストを削減できます。

医療領域で生成AIを導入する際の課題と対策

医療領域での生成AI導入には多くのメリットがある一方で、いくつかの課題も存在します。ここでは主要な課題とその対策を表形式でまとめてご紹介します。

課題カテゴリ	具体的な課題	対策
データの質と量	医療データの質と量が生成AIの性能に大きく影響する。データが不十分だと、AIの予測や生成結果が信頼できないものになる可能性がある。	高品質なデータの収集とクリーニングを徹底し、生成AIの精度を向上させます。医療機関内でデータ品質管理の体制を構築し、定期的にデータの正確性を検証します。また、複数の医療機関でデータを共有・統合することで、学習データの量を増やすことも有効です。
プライバシーとセキュリティ	医療データの取り扱いには、患者のプライバシーとデータセキュリティの確保が必要である。個人情報の漏洩は患者の信頼を失うだけでなく、法的責任も生じる。	強固なセキュリティプロトコルを導入し、データのプライバシーとセキュリティを確保します。個人情報保護法や医療情報システムの安全管理に関するガイドラインに準拠し、暗号化通信、アクセス制御、監査ログの記録などを実施します。また、匿名化技術を活用してデータを保護します。
倫理的問題	AIが生成したデータや結果が倫理的に適切かどうかも重要な課題である。AIによる診断支援が差別的な結果を生む可能性や、AIに過度に依存することで医療従事者の判断力が低下する懸念もある。	医療機関内に倫理委員会を設置し、AIの利用に関するガイドラインを策定します。AIは医療従事者の判断を補助するツールとして位置づけ、最終的な判断は必ず医療従事者が行うという原則を徹底します。また、AIの判断根拠を説明可能にする技術（Explainable AI）を導入し、透明性を確保します。
医療従事者の受容性	医療従事者がAI技術に不慣れであったり、AIに対する抵抗感があったりする場合、導入がスムーズに進まない可能性がある。	医療従事者向けの研修プログラムを実施し、AI技術の理解を深めます。また、導入初期は小規模なパイロットプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねることで、医療従事者の信頼を獲得します。さらに、医療従事者の意見を積極的に取り入れ、使いやすいシステムを設計することが重要です。
精度と信頼性	生成AIの出力が必ずしも正確とは限らず、誤った情報を生成する可能性（ハルシネーション）がある。医療現場では高い精度と信頼性が求められる。	生成AIの出力を必ず医療従事者が確認し、検証するプロセスを構築します。また、医療専門のデータで学習させた専門モデルを使用し、精度を向上させます。さらに、AIの限界を理解し、適切な場面でのみ活用するという判断基準を明確にします。
法的責任	AIが生成した診断や治療計画に基づいて医療行為が行われた場合、誤診や医療事故が発生した際の法的責任の所在が不明確である。	AIは医療従事者の判断を補助するツールとして位置づけ、最終的な責任は医療従事者が負うという原則を明確にします。また、AIの利用に関する記録を適切に保管し、トレーサビリティを確保します。法的専門家と協力して、AI活用に関する規程や免責事項を整備します。
コストと投資回収	生成AIシステムの導入には初期投資が必要であり、投資回収の見通しが立たない場合、導入を躊躇する医療機関も多い。	段階的な導入により、小規模から始めて効果を確認しながら拡大していく戦略を取ります。NECと東北大学病院の事例のように、文書作成時間の削減など、具体的な効果を測定し、投資対効果を明確にします。また、クラウドサービスを活用することで、初期投資を抑えることも可能です。
システム統合の複雑性	既存の電子カルテシステムや医療情報システムとの統合が複雑で、導入に時間とコストがかかる。	システムベンダーと密接に協力し、既存システムとのスムーズな統合を実現します。API連携やデータ形式の標準化により、システム間の相互運用性を確保します。また、段階的な統合アプローチを取り、リスクを最小化します。

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• 生成AIの活用事例38選｜メリットや導入ポイントを徹底解説

• チャットボットの活用事例27選｜メリットや導入ポイントを徹底解説

まとめ

本記事では、医療領域における生成AIの活用事例を6つ紹介し、医療現場での生成AI導入のメリットと課題について詳しく解説しました。

生成AIは、医療文書作成の効率化、診断支援、患者コミュニケーション支援、医学情報検索、看護記録業務、遠隔医療支援など、医療現場の様々な業務領域で活用されています。NECと東北大学病院の事例では文書作成時間が平均47%削減され、聖マリアンナ医科大学病院では看護師の記録時間が大幅に削減されるなど、具体的な成果が報告されています。

生成AIを活用することで、医療従事者の業務負担を軽減し、患者ケアの質を向上させることが可能です。定型的な文書作成や情報検索などの間接業務を生成AIが支援することで、医療従事者は患者との対話や診察により多くの時間を割けるようになり、医療の質向上につながります。

ただし、導入にあたっては、データの質と量の確保、プライバシーとセキュリティの確保、倫理的問題への対処、精度と信頼性の確保といった課題が存在します。これらの課題に対しては、強固なセキュリティ体制の構築、倫理委員会の設置、医療従事者による最終判断の徹底、段階的な導入など、本記事で紹介した対策を講じることが重要です。

医療領域だからこそ、プライバシーや倫理的問題により一層注意が必要になります。生成AIは医療従事者の判断を補助するツールとして位置づけ、最終的な判断は必ず医療従事者が行うという原則を徹底することが、安全で効果的な生成AI活用の鍵となります。

生成AIの適切な導入と運用により、医療の質と効率がさらに向上し、持続可能な医療システムの構築に貢献するでしょう。今後の展開から目が離せません。

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