医療DXにおけるAI活用とは？メリット・活用例・導入ポイントを解説

「医療現場でAIをどう活用できるか具体的な事例や導入方法を知りたい」

「医療DXでAIを活用した診療効率化や業務自動化の方法を探している」

「自院・組織での医療DX推進において、AI導入のメリットや効果を検討している」

医療DXでAI活用を検討している方のなかには、上記のようなお悩みをお持ちの方もいるのではないでしょうか。

医療DXにおけるAI活用は、画像診断支援や医薬品開発、介護・認知症支援、ゲノム医療などさまざまな場面で注目されています。この記事では、医療DXにおけるAIの活用例やAI活用に成功した国内の事例を解説します。

医療DXでAI活用を導入する際のステップや、導入時に押さえておきたい課題もご紹介しているため、ぜひ最後までご覧ください。

医療DXとは何か

医療DXとは、デジタル技術を医療現場に取り入れ、業務の効率化や医療の質向上を目指す業界全体の変革です。電子カルテやオンライン診療などを通じて、患者さんの情報を共有し、医療従事者の負担を軽減するのが目的です。

とくに、集まった医療データをAIで分析し、診断支援や創薬に活かす動きは、医療DXにおける中心的な取り組みといえます。

医療DXの推進は、少子高齢化が進む日本で、持続可能な医療を提供するための重要な戦略です。

出典参照：医療DXについて 医療DXとは｜厚生労働省

医療現場でAI活用が注目される理由

医療現場では、人手不足や医療ニーズの多様化を背景に、業務効率化と医療の質の向上を両立する手段としてAIへの注目が高まっています。また、国による医療DXの推進により、AIを活用しやすい環境も整備されつつあります。

ここでは、医療現場でAI活用が注目されている理由について、制度面と現場の課題の両面から解説します。

医療DXの推進によりAI活用環境が整備されつつある

近年は医療DXの推進に伴い、AIを活用しやすい環境が整備されつつあります。電子カルテ情報の標準化や電子処方箋の普及、医療情報の連携基盤の整備などが進められ、診療データを安全かつ効率的に活用できる土台が構築されてきました。

AIは大量のデータを分析して価値を発揮する技術であるため、データがデジタル化・標準化されるほど導入効果を高めやすくなります。診療支援や画像診断、文書作成、病床管理など幅広い業務でAIの活用が進むことで、医療従事者の業務負担軽減や医療サービスの質の向上が期待されています。今後は医療DXの進展に合わせて、AIの活用領域もさらに拡大していくでしょう。

医療現場で人手不足が課題になっている

医療DXでAI活用が注目されている理由は、高齢化で医療の需要が増す一方、医療現場の深刻な人手不足の解決につながるからです。AI問診を導入すると、医師が患者さんの症状を聞き取る時間を短縮できます。

また、レントゲン画像の読影支援では、AIが医師の判断をサポートする技術も実用化されつつあります。限られた人材でより質の高い医療を提供するため、AIによる業務の自動化や効率化が必要です。

出典参照：社会保障を支える人材を取り巻く状況　図表1-1-3医療・福祉の就業者数の推移｜厚生労働省

出典参照：看護師等（看護職員）の確保を巡る状況｜厚生労働省

医療ニーズが多様化している

画一的な治療だけでなく、個人の体質や生活習慣に合わせた医療へのニーズが高まっているのも、AI活用が注目される理由の1つです。AIは、電子カルテに蓄積された医療データを分析し、病気の早期発見や、患者さん1人ひとりに合った治療法を予測するのが得意です。

これまで医師の経験に頼っていた部分を、データといった客観的な根拠で支えられるため、AIの活用は、予防医療や個別化医療を実現する有効な手段になります。

医療DXでAIを活用する3つのメリット

医療DXでAIを活用するメリットは、以下の3つです。

• 医師・医療従事者の業務負担を軽減する
• 診断支援により医療の質向上が期待できる
• 患者一人ひとりに最適な医療を提供できる

それぞれご紹介します。

医師・医療従事者の業務負担を軽減する

医療DXでAIを活用すると、問診やカルテ入力といった定型的な業務を自動化し、医療従事者の負担軽減が可能です。AIが患者さんの話から重要な情報を整理してくれるため、医師は診察により集中できるようになり、スタッフは人間にしかできない、患者さんとのコミュニケーションといった業務に時間を使えます。

医療DXにおけるAIの活用は、慢性的な人手不足に悩む医療現場の、働き方改革につながります。

診断支援により医療の質向上が期待できる

医療DXにおけるAIの活用は、医師の診断をサポートし、医療の質向上につながります。AIによる画像診断支援は、レントゲン写真から人間では見つけにくい小さな病気の兆候を発見するのに役立ちます。

また、論文や臨床データを分析し、個々の患者さんに合った治療法を提案することも可能です。

医療DXを推進し、医師の経験とAIの分析を組み合わせることで、診断や治療方針の検討をより多角的に進めやすくなります。

患者一人ひとりに最適な医療を提供できる

AIのデータ分析能力によって、患者さん1人ひとりの体質や生活に合わせた医療を提供できます。過去の診療履歴や生活習慣などの情報をAIが総合的に分析すると、患者さんの病気のリスクを予測し、その人に合った予防策の提案が可能です。

医療DXでAIを活用すると、これまで画一的になりやすかった治療を、個々の患者さんに合わせて最適化できます。まさにオーダーメイド医療の実現に、AIは必要な技術です。

医療DXにおけるAIの活用例

AIは医療DXを支える重要な技術として、診療から研究、介護まで幅広い分野で活用が進んでいます。画像診断や診断支援による医療従事者の負担軽減に加え、新薬開発の効率化やゲノム医療の高度化、高齢者支援など、さまざまな場面で医療の質と業務効率の向上に貢献しています。

ここでは、医療DXにおける代表的なAI活用例と、それぞれの役割について解説します。

【画像診断支援】CT・MRIの読影を助ける

医療におけるAI活用で進んでいるのが、CTやMRIなどの画像を解析して医師の診断を助ける画像診断支援です。AIは、過去の膨大な画像データを学習し、がんや微細な病変を見つけ出せるため、医師の見落としを防ぎ、読影にかかる負担を減らせます。

診断の精度とスピードが向上するため、医療DXによるAI活用は、病気の早期発見につながる有効な技術です。

【診断支援】診療データをもとに診断を支援する

医療DXにおけるAI活用は、患者さんの問診内容や検査データをもとに、関連する病名を予測して医師を助ける診断・治療支援でも活躍します。膨大な医学論文や症例を学習したAIが、客観的な視点で診断の候補を提示するため、医師はより多角的に症状を検討でき、初診時の見落とし防止に役立ちます。

医療DXでAIを活用し、医師の経験とAIのデータ分析力を組み合わせるのは、より迅速で正確な診断に効果的な取り組みです。

【医薬品開発】新薬開発のスピードを上げる

医療DXにおけるAI活用は、新しい薬を開発する創薬の分野でも、注目されています。従来、医薬品開発には長い年月と莫大な費用がかかっていましたが、AIを活用すると、膨大な化合物データのなかから、薬の候補となりうる物質を短時間で探し出すことが可能です。また、副作用の予測や、臨床試験の効率化にも役立ちます。

医療DXでAI活用をすることは、新薬開発の効率化や開発期間の短縮を目指すうえで重要な取り組みです。

【介護・認知症支援】高齢者の見守りやケアプラン作成を助ける

介護や認知症ケアの分野でも、AIが高齢者の見守りや介護計画の作成を支援しています。ベッドや部屋に設置されたセンサーが、睡眠や活動のデータをAIで分析し、体調の異変を早期に検知する仕組みです。

また、個人の状態に合わせたケアプランを提案し、介護スタッフの業務を助けます。医療DXでAIを活用すると、介護者の負担を減らしながら、質の高いケアが実現できます。

【ゲノム医療】遺伝子情報から最適な治療法を見つける

AIは、個人の遺伝子情報を解析し、最適な治療法を見つけ出すゲノム医療で中心的な役割を担います。とくに、がん治療において、膨大な遺伝子データから、どの抗がん剤が患者さんに効きやすいかをAIで予測できます。

医療DXでAIを活用すると、ゲノム医療により、治療効果を最大化しながら副作用を最小限に抑える個別化医療が可能になります。

医療DXにおけるAI活用は、難病の克服にもつながる未来の医療に必要な技術です。

医療DXでAIを活用するうえでの課題

AIは医療DXを支える重要な技術ですが、活用を進めるにはいくつかの課題があります。AIの信頼性や精度の確保に加え、患者情報の適切な管理や情報漏洩対策も欠かせません。

さらに、AIを活用した際の責任範囲を明確にし、安全に運用できる体制を整備することも重要です。ここでは、医療DXでAIを活用するうえで押さえておきたい課題を解説します。

AIの信頼性・精度の担保が困難である

医療AIの課題は、判断が常に正しいとは限らず、精度や信頼性をどう保証するかにあります。AIの性能は、学習に使われたデータの質や量に左右されるため、人の命に関わる医療現場では、わずかな診断ミスや見落としも許されません。

AIの信頼性・精度の担保が困難であるため、AIが出した結果を鵜呑みにせず、最終的には医師が責任を持って判断するのが重要です。

情報漏洩のリスクが高まる

AI活用でさまざまな患者データを扱うと、サイバー攻撃による情報漏洩のリスクが高まるといった課題があります。医療情報はとくにプライバシー性が高く、万が一外部に流出してしまうと、病院の信頼を損ないかねません。

データを安全に管理・運用するための、高度なセキュリティ対策が必要です。

AIのメリットを享受するためにも、まずは患者さんが安心して情報を提供できるデータ管理体制を築きましょう。

AI活用時の責任範囲を明確化する必要がある

AIは診断や治療方針の検討、リスク予測などを支援できますが、最終的な診断や治療の意思決定は医師をはじめとする医療従事者が担うことが原則です。そのため、AIの提案をどの範囲まで活用するのか、最終判断を誰が行うのかといった責任範囲を事前に明確に定めておかなければなりません。

また、AIが誤った判断や予測を示した場合に備え、結果を医療従事者が確認・検証する運用ルールの整備も重要です。AIを過度に信頼するのではなく、意思決定を支援するツールとして活用し、人による確認や説明責任を組み合わせることで、安全性と信頼性を確保しながら運用できます。こうしたガバナンス体制を構築できれば、医療DXにおけるAI活用を継続的に推進するうえで重要なポイントとなるでしょう。

医療DXでAI活用を導入する際のステップ

医療DXでAI活用を導入する際のステップは、以下の4つです。

• ステップ1：解決すべき課題と導入目的を明確にする
• ステップ2：複数のAIシステムを比較・選定する
• ステップ3：院内の運用体制を構築し職員へ教育をおこなう
• ステップ4：スモールスタートで導入し、効果を検証・改善する

1つずつご紹介します。

ステップ1：解決すべき課題と導入目的を明確にする

医療AI導入の最初のステップは、「何のために使うのか」といった目的を明確に定めることです。「医師の読影作業の負担を減らしたい」といった、解決したい課題を具体的にしましょう。

目的がはっきりしていると、導入が望ましいAIの種類が絞り込めるうえ、導入後にその効果を正しく評価できます。

解決する課題と導入目的を明確にし、なぜAIが必要なのかを関係者全員で共有するのが、プロジェクト成功には重要です。

ステップ2：複数のAIシステムを比較・選定する

導入目的を達成できるAIシステムを、複数の候補のなかから機能や費用、サポート体制などを比較して選びます。AIの診断精度はもちろん重要ですが、現在使っている電子カルテとスムーズに連携できるかも大切なポイントです。

また、導入後のトラブルに対応してくれるサポート体制が整っているかも見極めましょう。自院の運用環境に合う製品を選ぶのが重要です。

ステップ3：院内の運用体制を構築し職員へ教育をおこなう

導入するAIシステムが決まった場合、院内でスムーズに活用するための運用体制を整え、職員への教育をおこないます。AIの利用方法や、トラブル発生時の対応などを定めたルールを明確にし、すべての職員が安心して使えるよう、操作研修や勉強会を実施しましょう。

とくにITに不慣れなスタッフへの丁寧なフォローが、医療DXの定着を促し、AIを最大限に活用する体制づくりにつながります。

ステップ4：スモールスタートで導入し、効果を検証・改善する

AI導入は、まず一部の診療科や特定の業務で小規模に開始し、その効果を検証しながら進める「スモールスタート」がおすすめです。放射線科の画像診断支援のみで試験的に運用して、そこで得られた課題を改善し、効果が確認できてから全院へ展開すると失敗を防げます。

小さな成功体験を積み重ねていくのが、院内全体へAIを浸透させる確実な方法です。

医療DXのAI活用に成功した国内の事例

AIは医療DXを支える技術として、診断支援や疾病予測、画像解析など幅広い分野で実用化が進んでいます。国内でも医療機関や研究機関、企業がAIを活用したさまざまな取り組みを進めており、診療の質の向上や医療従事者の負担軽減につながる成果が報告されています。

ここでは、医療DXにおけるAI活用を推進している国内の代表的な事例を紹介し、それぞれの取り組み内容や導入効果について解説します。

事例1.東京ミッドタウンクリニック｜AIによる疾病予測システム

東京ミッドタウンクリニックは、健康診断の結果をAIで分析し、将来の生活習慣病リスクを予測するシステムを導入しています。血液検査のデータから、数年以内に糖尿病を発症する確率を具体的に示すのが特徴です。

疾病予測システムにより、受診者は自分の健康状態をより深く理解し、予防に向けた行動を起こしやすくなります。

AIで病気の予防をするといった、新しい価値を提供する先進的な事例です。

出典参照：導入事例・ユースケース | 疾病リスク予測AIサービス | 東芝デジタルソリューションズ

出典参照：AI解析可能な新問診票が2020年中にスタートいたします｜東京ミッドタウンクリニック

事例2.波乗りクリニック｜AI搭載の新しいインフルエンザ検査

波乗りクリニックは、AI搭載カメラで喉を撮影してインフルエンザを判定する検査機器を導入しています。従来のような鼻の奥に綿棒を入れる痛みをともなう検査が必要なく、とくに小さなお子さんの負担を減らせるのがメリットです。

AIが咽頭画像や問診情報などをもとに判定を行い、医師の診断を補助します。患者さんの苦痛を和らげる、新しい技術活用の良い事例です。

出典参照：AI搭載の新しいインフルエンザ検査「nodoca」を導入しました。 | 波乗りクリニック

事例3.大阪公立大学｜AIによる肺機能推定技術の開発

大阪公立大学では、胸部のX線写真1枚から、AIが肺の機能を推定する高精度なモデルが開発されました。従来、肺の機能検査は専門の機器が必要でしたが、どこでも撮影できるX線写真を使うと、より手軽に病気のスクリーニングをおこなえます。

この技術は、COPD（慢性閉塞性肺疾患）といった呼吸器の病気を、自覚症状が出る前に発見するのに役立つと期待されています。

出典参照：AIが肺機能を推定！ 胸部X線画像を使用した高精度モデルを開発｜大阪公立大学

事例4.国立がん研究センター｜AIを活用した内視鏡診断支援システム

国立がん研究センターは、日本電気株式会社（NEC）と共同で、内視鏡AI診断支援医療機器ソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」を開発しました。このシステムは、内視鏡検査中の画像をAIがリアルタイムで解析し、大腸前がん病変や早期大腸がんの病変候補部位を提示して医師の診断を支援する医療機器として承認されています。

AIが内視鏡画像を継続的に解析すれば、微細な病変の見落とし防止や診断のばらつき軽減が期待されるほか、医師の負担軽減にもつながります。こうした取り組みは、AIを医師の代替ではなく診断を支援するツールとして活用し、より質の高い医療の実現を目指す代表的な事例といえるでしょう。

出典参照：国立がん研究センターと日本電気株式会社が共同開発した

内視鏡AI診断支援医療機器ソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」医療機器承認｜国立がん研究センター

【まとめ】医療DXにおけるAI活用を適切に進めて医療の質向上を目指そう

医療DXにおけるAIは、医療従事者の能力を引き出し、より質の高い医療を実現するのに有効な技術です。AIは医師の代わりではなく、その判断を助けるサポート役であり、過信は禁物といえます。

AI活用における導入目的を明確にし、安全な運用とスタッフの協力体制を築くのが成功のポイントです。

AI導入時の課題も理解したうえで、医療DXでAIを活用しましょう。