生成AIを活用したAI患者による対話の練習で、医療の質を高めたい！

対話こそが、治療の第一歩。

医師育成のため、患者さんとの対話を練習できる環境を。

医療現場で日々感じるのは、一人ひとりの患者さんに最善のケアを提供したいという強い願いと、その実現に立ちはだかる数々の壁です。時間やリソースの制約、新たな症例への対応、不確実な状況下での判断—これらはすべて、医療従事者としての私たちが直面する現実です。

そんな中で、「もっと良い医療を届けたい」という想いから生まれたのが、生成AIを用いた「AI患者」のプロジェクトです。AI患者は、多種多様な症状や反応をリアルに再現し、私たちが安全な環境で診断や治療の練習を行うことを可能にします。

これは、医療従事者のスキル向上だけでなく、患者さんの安心・安全にも直結する取り組みです。このプロジェクトを通じて、医療ミスの減少や新たな治療法の開発促進、そして何よりも患者さん一人ひとりに寄り添った医療の実現を目指しています。

あなたの応援が、医療界を変える力になります。どうか、私たちの熱い想いに共感し、一緒に未来の医療を創り上げていただけませんか？皆様と共に、一歩一歩前進できることを心から願っています。温かいご支援を、どうぞよろしくお願いいたします。

プロジェクトリーダーよりご挨拶

はじめまして。私は髙橋宏瑞と申します。総合診療医としてこれまで16年間、数多くの患者さんと向き合い、その一人ひとりの命と生活を支えてきました。医学部を卒業後、大学病院や地域医療の現場で経験を積み、コロナ禍では行政としてコロナ対策に従事し、ヨーロッパやシンガポールの感染対策にも取り組んで参りました。

医療の現場で日々感じるのは、技術や知識が進歩してもなお、解決できない課題が多く存在するということです。特に、若手医師や医療従事者の育成において、実践的な経験を積む機会が限られている現状に歯がゆさを感じていました。そんな中で出会ったのが、生成AIの技術です。AIがもたらす可能性に胸を躍らせ、これを医療教育に活かすことで、未来の医療を大きく前進させられるのではないかと考えるようになりました。

私は、この生成AIを用いてリアルな「AI患者」を作成し、いつでもどこでも、医療従事者が安全かつ効果的に学べる環境を提供したいと考えています。これにより、臨床現場での経験不足を補い、医療ミスの減少や新しい治療法の促進にも繋がると信じています。しかしこのプロジェクトは、私一人の力では成し遂げられません。

医療界全体のレベルアップを目指し、多くの方々のご支援とご協力が必要です。患者さんにとっても、医療従事者にとっても、より良い未来を創るために、どうか力を貸していただけませんか。皆様の温かいご支援を心よりお願い申し上げます。

合同会社ishify 共同代表

髙橋宏瑞

はじめまして。現在アメリカNYで医師として働いております、山田悠史と申します。

今回、同級生の高橋先生とともに「生成AIを活用したAI患者による対話の練習で、医療の質を高めたい！」というプロジェクトを立ち上げました。このプロジェクトを通じて、医療従事者が問診スキルを向上させるための革新的な教育ツールを開発したいと考えています。

アメリカでの臨床教育では、問診が非常に重視されており、教育に十分なマンパワーが割かれています。その結果、研修医への教育もしっかりと行われているように感じます。しかし、日本で働いていた頃を振り返ると、忙しい臨床業務や人手不足により、教育が指導医の犠牲のもとに成り立っている一面がありました。教育熱心な一部のスタッフが尽力しているものの、問診の教育まで十分に目が行き届いていないのが現状かもしれません。私自身もやりたくても十分時間を割けないもどかしさを感じていました。

問診は「診断の8割を決める」とも言われ、患者さんとの信頼関係を築く上でも非常に重要なスキルです。それにもかかわらず、時には患者さんに対して怒鳴ってしまうような、目を背けたくなるシーンも目にしてきました。

そこで、生成AIを活用したAI患者との対話練習を提供することで、忙しい現場でも効率的に問診スキルを磨ける環境を作りたいと考えています。このツールが広まれば、医療従事者のスキルアップだけでなく、患者さんに対する医療の質の向上にも繋がると信じています。

この夢を実現するためには、皆さまのご支援が必要です。クラウドファンディングを通じて資金を募り、多くの医療従事者がこのツールを活用できるよう努めてまいります。

どうか私たちのプロジェクトにご賛同いただき、ご支援を賜りますようお願い申し上げます。皆さまと共に、より良い医療の未来を築いていけることを心から願っています。

ご協力のほど、よろしくお願いいたします。

合同会社ishify 共同代表

山田 悠史

プロジェクト実施の背景

医療の根幹は患者さんとの対話である

 先日、外来にいらした方で、発熱と手足の痛みを訴えておりました。どこの病院に行っても原因がわからず困っているとのことで、職場の付き添いの方も一緒に来院されました。血液検査、造影CT、MRIなど様々な検査が行われたものの、異常所見は見つからないため、紹介受診となりました。

少し話を聞いてみると、職場を移動して2ヶ月経った頃から徐々に症状が現れ始め、職場の環境が辛いことがわかりました。病気の原因は適応障害及び身体表現性障害でした。「どこの病院に行っても話を聞いてくれず、とても辛かった」という患者さんの言葉は今でも心に残っています。本人の疾患ではなく、苦しみに耳を傾けることの重要性を実感しました。

いただいたご支援で実現したいこと

AI患者を活用した問診トレーニングとは？

 AI患者の特徴

①リアルなシミュレーション

AI患者は、実際の患者さんと同じようにリアルな会話を行います。様々なシチュエーションに応じて、患者さんの症状や感情をシミュレートすることができ、学生や医師が実際の現場に近い形で問診練習を行うことが可能です。

②リアルタイムフィードバック

AI患者は、対話中にリアルタイムでフィードバックを提供します。医師がどのような質問をしたか、どの部分に改善の余地があるか、どのようなコミュニケーションスキルを向上させるべきか、具体的なアドバイスを受けることができます。これにより、学習者は自分の弱点を発見し、改善に向けたアクションを取ることができるのです。

③柔軟なトレーニング環境

AI患者は、時間や場所に制約されることなく、いつでもどこでも利用できます。これにより、働き方改革により限られた教育時間の中でも、医学生や若手医師、さらには現役の医師や看護師までもが、繰り返し練習を積むことができるようになります。

トライアルユーザーからのコメント

なぜクラウドファンディングに挑戦するのか

｜資金使途

第一目標金額：400万円 AI患者システムの作成

■ システム開発費

　・AI患者シミュレーションのアルゴリズム設計

　・開発インターフェース構築（Webアプリまたはモバイルアプリの初期開発）

　・外注エンジニアの報酬（一部サポートを外部委託）

　・学習フィードバック機能の設計

■ 実装運営費

　・チームメンバーの活動費（会議・調整費用）

　・開発期間中の通信費やサブスクリプションツールの利用料

　・プロジェクト運営に必要な雑費

第二目標金額：600万円 シナリオや機能の充実

■シナリオ制作費

　・看護師向けシナリオ：専門的な状況（急変対応、患者教育など）を想定した対話設計

　・ OSCE向けシナリオ：試験対策に特化したシミュレーションの開発

■フィードバック機能の充実

　・AIによる詳細フィードバック（面接スキルの評価・アドバイス）

　・レベル別に細分化されたスキルアップ指導

その他クラウドファンディング実施にかかる費用

サポートメンバーからのメッセージ

生成AIの教育利用には賛否がありますが、技術革新が進む中、特に医療界においてもシンギュラリティの到来が目前に迫っています。本プロジェクトでは、生成AIを活用し、医師や研修医の実践力を鍛えるトレーニングツール「AI患者」の開発を目指しています。このツールは、実際の臨床現場に近いシミュレーションを可能にし、医療従事者が診療技術や判断力を効果的に磨けるよう設計されています。

私自身は看護分野の研究者ですが、こうした生成AIを活用したトレーニングが医療現場に与える影響の大きさに強い期待を寄せています。AIを駆使した医師が今後の医療実践をリードしていくと信じており、そのための準備として、本プロジェクトが果たす役割は非常に重要です。

また、この挑戦が将来的には看護の教育にも広がることを視野に入れ、NP（ナース・プラクティショナー）の育成だけでなく、大学や大学院教育への幅広い導入を構想しています。皆さまとともに、生成AIがもたらす医療教育の未来を築いていければと願っています。温かいご支援をどうぞよろしくお願いいたします。

私は看護師として働いた後、看護大学の教員として未来の看護師たちの育成に携わっています。基礎教育の中で、技術や知識と同じくらい重要だと感じるのは、患者さんとの対話です。しかし、学生たちは実習で患者さんと向き合う機会が限られており、緊張や不安から十分なコミュニケーションが取ません。

髙橋先生が提案された生成AIを活用した「AI患者」のプロジェクトに深く共感し、参加することにしました。このプロジェクトは、医師や看護師などの医療従事者が、リアルな状況を想定したトレーニングを様々な環境で行える教材となります。医師だけでなく、看護や他の職種にも幅広く活用でき、医療現場でのコミュニケーション力の向上を促し、患者さん一人ひとりに寄り添ったより良い医療の実現につながると信じています。

これまで臨床推論の教育を行う際、生々しさが足りないということをよく思っていました。それは実際の会話のテンポ感であったり、患者さんの「ノイズ」となるような言葉であったり、パワーポイントのスライドで再現することが難しい要素があったためです。

生成AI、特に音声機能を利用した模擬患者との面談ではその「ノイズ」やテンポ感など、これまでの教育で伝えることが難しかった、実際の臨床現場でしか得られない感覚を被検者に理解してもらう点で、パラダイムシフトになると考えています。今後技術の発展に伴い、生成AIはより他の臨床教育に応用ができるものとなっていくことと思います。今後ワクワクする教育の実現のため、皆様のご支援お待ちしております。

私は医師であり、医学教育研究者です。実際の患者さんには学習者といえども質の高い医療面接が求められますが、医療現場に余裕がなく、教育者の不足が深刻です。このような中、髙橋先生のAI模擬患者プロジェクトは、学習者を支援する非常に有力なツールになると確信しています。生成AIを用いたリアルな対話や臨床場面の再現により、学習者は単なる知識の習得にとどまらず、実際の診療で求められる判断力やコミュニケーション能力を効果的に磨くことができます。

また、このプロジェクトは将来的に看護師や他の医療従事者のトレーニングにも応用可能であり、幅広い医療現場での教育に貢献する可能性を秘めています。皆様のご支援をぜひお願い申し上げます。

私は内科の医院を開業している所謂「町医者」です。かつて内科の研修医は、大学病院で1年間病棟管理を学んだ後、2年目にいきなり市中の病院で一人で外来の初診の患者さんを任されるといった状況でした。初めて接する外来患者さんを前に、頭が真っ白になりながら対応していました。当時はそんな時代でしたが、現代の医療水準においては望ましいことではなく、学生あるいは初期研修医時代に十分な問診の技術を身に着けておくことが望ましいのは言うまでもありません。

生成AIを実装した模擬患者と共に、ハイレベルな問診技術を場所を選ばずにローリスクで学ぶことができるというのは若手医師の教育といった側面以外にも、一人開業医のように自身の診療に対するフィードバックがなかなか得られない医師にとっても学び直しの強力な味方となると確信しています。何よりDXの遅れを度々指摘される医療業界において、このプロジェクトは生成AIによる新たな医療DXの嚆矢となるものと信じています。

私は内科・麻酔を経て集中治療医として研鑽を積み、現在は大学院で臨床研究に従事しています。集中治療室では、重症化の兆しをいかに早く察知し、適切な治療に結びつけるかが非常に重要ですが、現場は多忙を極めており、コミュニケーションに関する教育の時間や人材が十分に確保できているとは言えません。

近年の高齢化に伴い、重症患者さんの治療だけでなく、患者さんの価値観を尊重した意思決定の重要性が増しています。そのため、患者さんや多職種間との連携が一層注目されています。高橋先生のAI模擬患者プロジェクトは、臨床でのコミュニケーション能力を向上させることで、適切かつ満足度の高い治療方針の決定や、家族の意思決定支援に活用できる可能性があり、幅広い教育に役立つと考えています。皆様のご支援をどうぞよろしくお願いいたします。

はじめまして。東京都の世田谷区で税理士事務所の所長をしています、税理士・公認会計士の北野良典と申します。高橋先生とはコロナが猛威を振るっていた2021年に、とあるコロナ関係の医療プロジェクトで出会いました。以来、日本の医療を良くしていきたいという熱い想いをもっていらっしゃる高橋先生のお人柄に身近で触れてまいりました。ご縁があって、自分がお役に立てる経理の領域でのサポートをさせていただいております。

この度、高橋先生が立ち上げられたAIを活用した医療従事者の問診スキルをアップさせるための教育ツールの開発というプロジェクトについては、一患者である身としては、自身が受けられる医療の質の向上につながる、大変有意義なものであると感じております。　ぜひ、当プロジェクトに賛同いただける皆様のご支援を賜れればと思います。私も、頂いたご縁を大切に、会計の専門家として引き続き、当プロジェクトの運用面のご支援をできればと思っております。

患者さんとの対話を通じて必要な情報を引き出し、臨床推論を行うトレーニングの場はほぼありません。また、年代問わず問診での適切な言葉遣いや共感的な態度を評価してもらえる場も限られています。研修病院においては指導者も忙しく、後輩の問診指導に十分な時間を割くことが難しいのが現状です。

本ツールでは、生成AIを用いた模擬患者とのやり取りを通じて、いつでもどこでも現場に即した臨床推論のトレーニングとフィードバックを受けることができます。コモンな疾患はもちろんのこと、普段接する機会が少ない疾患、緊急性の高い状況や医療資源の乏しい環境での診療、他言語での問診トレーニングまで、応用の幅は無限大です。このアプリは、世代を超えてすべての医療者に革新をもたらすと確信しています。ぜひ皆様のご支援をよろしくお願い致します。

地方における深刻な医師不足の中、私は内科医として診療と若手医師の教育を行っています。多忙な中、今まで若手医師や研修医に十分な外来指導を行えずにいました。このシステムを用いると、外来診療を指導医の手を借りることなくいつでも何度でも反復練習ができるようになります。

現在、様々な分野で機械等を用いたシミュレーション教育が行われる中、外来診療もリアルタイムでシミュレーションができるようになります。臨床推論はAIによりよりインタラクティブになり、症例を本や論文で読む時代は終わり、症例を実際に体験する時代が来ようとしています。現場での若手医師の教育にこのシステムは大変有用だと思います。

私は救急医療に従事しており、命に関わる状況で患者さんや家族との対話が十分にできない中、医師のコミュニケーションスキルの重要性を強く感じています。コミュニケーション次第で、急を要する場面でも患者さんや家族の思いを共有し、良質な医療を提供できるかが左右されます。

だからこそ、このプロジェクトは素晴らしい試みだと感じています。AI患者を活用し、若手医師や医学生が時間や場所に縛られず、実践的なスキルを学ぶ貴重な機会です。医療の質を高め、信頼関係を築く一歩であり、医療格差の解消にも繋がると信じています。皆様のご支援が、安心して医療を受けられる社会の実現に不可欠です。共に未来を創りましょう。

応援メッセージのご紹介

臨床診断では病歴が非常に大きな要因を占めます。病歴聴取のトレーニングは、これまではいわゆる臨床推論カンファレンスなどで実際の症例を振り返りながら行うことがメインでした。これは症例を読み解くポイントを理解する上では非常に有用ですが、実際に患者さんに対して会話形式で行うわけではないので、厳密には病歴聴取のトレーニングができていたわけではありません。

またお互い医師・患者訳としてロールプレイするには患者役のトレーニングの必要性、労力、コストなどがかかり、なかなか難しいところがありました。このAIによる模擬患者を用いた病歴聴取トレーニングは、こういった点をクリアする一つの回答かもしれません。AI患者であれば繰り返しトレーニングをしても患者役が疲弊することなく、思う存分トレーニングできます。もちろん今後さらなる開発により、さらに精度を上げていく必要はあると思いますが、このプロジェクトに大きな希望を感じています。

こんにちは、都内で総合内科医、ホスピタリストとして診療とともに若手の教育にあたっています。私たち医師にとって、問診のスキルは診療の要です。しかし、問診という技術は言葉にするのが難しく、経験を積むしかないとされてきました。

今回のプロジェクトで開発する「AI模擬患者」は、まさにこの課題を解決し、言語化の難しい問診技術を「見える化」してトレーニングできる画期的、ノーリスク、ハイリターンなシステムです。このプロジェクトは、医療の未来をより確かなものにするための一歩です。問診の技術を自分のものとして「上達する喜び」を実感できるこのワクワク感を、ぜひ皆さんと共有したいと思います。ご支援いただければ、この新しいトレーニングが多くの医療現場で活用され、より多くの患者さんの笑顔に繋がるでしょう！皆様のご支援をよろしくお願いいたします！

「病歴聴取と臨床推論の習得のためのBreak though」

現代の診療において病歴聴取と診察がともすれば軽視され、最近になってその重要性が見直されている理由には大きく2つあると思います。

一つは検査技術の進歩です。例えば、急性腹症の原因となる主な疾患については腹部CTを撮像すれば、診断が可能であり、その高い感度・特異度から、若手医師にとって腹部CTはいわば急性腹症の症例問題の解答のような位置付けになっているとも言えるかもしれません。　

病歴聴取と診察に基づいて検査前に臨床推論を行なうことは、検査の目的を明確化して検査そのものの価値を大きく向上させるだけでなく、例えば機能性疾患の診断やCTで診断できなかった体表疾患が一発診断できる事例などのように、検査による診断を補完する存在でもあります。にもかかわらず、病歴聴取と診察が軽視・敬遠されてしまうのはなぜでしょうか？この理由は、検査が極めて信頼できる診断ツールに成長してきたことに加えて、病歴聴取、診察、臨床推論は、その修得に検査結果の解釈以上の修練を要し、経験値によって診断技能としての性能の差が大きい手段だからではないかと思います。

つまり、病歴聴取や診察は実際に自ら実践・経験し、そして、その経験をしっかり省察するという「実践と省察のループ」を回す数が少なければ、診断技能としては頼りなく、しかし、その数が多くなればなるほど、信頼性の高い診断技能に成長するのではないかと思います。

したがって、病歴聴取と診察に基づく臨床推論を習得するためには、たくさんの患者さんと出会い、考えながら病歴聴取することが必要になります。必然的に学修・実践の場は臨床現場に限られ、大きな時間的制約も受けることになり、効率的な学修を行えないため、修得に時間を要してしまうわけです。

高橋先生、山田先生が取り組んでいるAIを活用した問診トレーニングこそがこの課題に対するBreak thoughではないかと私は考えています。AI患者を活用すれば、場所・時間を問わず、患者の個人情報を気にせずとも、繰り返し病歴聴取を行い、そして、それに対してAIによるフィードバックを受けて、逐一、省察することが可能となります。

この取り組みの特筆すべき点はAIによるフィードバックコメントの質の高さです。私もモニターとして病歴聴取を行い、AIによるフィードバックを受けましたが、その的確な評価とアドバイスに感嘆しました。この取り組みは医学教育に大きな進歩をもたらす画期的な取り組みだと私は信じています。皆様のご協力をお願い申し上げます。

皆さま、こんにちは。病歴聴取は診断推論に欠かすことができない重要なプロセスです。「病歴聴取のスキルが高い医師」は、患者の訴えにしっかりと耳を傾け、診断に必要な情報を適切に収集することができます。しかしながら、病歴聴取のトレーニングは単独ではできず、医学知識が乏しい初学者同士では効果的には実施できません。そのため、現在は実際の患者または熟練の模擬患者を対象とした病歴聴取のトレーニングが主流です。結果として、医学教育の現場では学生と研修医の病歴聴取の効果的なトレーニングの機会が圧倒的に不足しています。

今回のAI模擬患者を用いた病歴聴取のトレーニングシステムは、私のように医学教育に関わる大学教員からすると、画期的でまさに夢のようなシステムです。このプロジェクトが成功すれば、未来の名医が育ち、患者に寄り添うことができる医師が増え、ひいては社会全体に質の高い医療が提供されることが期待されます。皆さまのご支援が、この革新的なシステムの実現を後押しします。どうぞよろしくお願いいたします。

高橋先生からご案内があり、実際に操作をさせていただきました。一言で言うと新感覚で、AI患者の反応はこれまでになくリアルで、とても臨場感を持ったやり取りができます。ついこちらも実際の臨床現場を想像しながらこんなことを聞いてみようと実際を考えながらのめりこんでしまいます。対応するキャラクターも様々で、実際の臨床で出会う患者さんは様々な性格や背景の方が多いので、そのようなバリエーションも経験できるということで、医学生のOSCEや初期研修医の外来トレーニングにも向いています。

問診だけではなく診察所見やデータも適宜コマンドで見られるようになり、実際のデータも出力されるために、医学的な部分の妥当性も担保されている印象です。そのため実地医家の先生方の苦手分野のブラッシュアップにも十分活用できるのではないかと思います。お勧めです。

免責事項