「日米の医療AIとAI患者について」勉強会を開催いたしました。

日米の医療AIの最前線を探る勉強会の概要

医療AIが医療現場に浸透しつつある現在、日米での活用の違いに注目が集まっています。先日開催された勉強会「日米の医療AIの違い」では、放射線診断や診療教育などの分野でAIが果たす役割について、具体例を交えた議論が行われました。本記事ではその内容をわかりやすくお伝えします。

米国における放射線AIの現在地

米国の医療AIの主戦場は、現在放射線画像の読影にあります。この分野では、AIがまず撮影画像を解析し、その結果を放射線科の専門医が確認・承認するというプロセスが一般化しています。約6割の画像はAIの診断がそのまま採用され、残りでは臨床情報と照らし合わせた考察が追加される形です。

2年前から導入されたこの技術により、研修医が行っていた一部の業務がAIに置き換わりましたが、大きな変化は起きていないとのことです。ただし、将来的には放射線科医が診断業務よりも治療分野にシフトする可能性が示唆されました。

責任の所在と技術の位置付け

AIが生成する読影結果について責任の所在を問う声もありますが、米国では「責任の流れ」が明確化されているとのこと。問題が起きた段階によって責任者が異なり、必要に応じて病院全体で対応する体制が整備されています。

また、AIはあくまで臨床を支える「補助的なツール」として位置付けられており、人間の専門知識を補完する役割を果たしているに過ぎません。

日米で異なる生成AIのニーズ

日本では生成AIが診療サマリや紹介状の自動生成に期待されていますが、米国ではこうしたニーズは比較的低いとのことです。その背景には、米国の医療現場では医療事務が文書作成を担い、医師が診療に専念できる仕組みがあることが挙げられます。

AI患者がもたらす新たな可能性

外来診療の教育が十分に行われていない日本の医療現場。AI患者はこの課題に対する画期的なソリューションとして注目されています。このツールでは、医師がAIに問診を行い、その結果を即座にフィードバック。ベータ版の段階ですでに実用性の高さが確認されています。

「AI患者」の強みは、シミュレーション教育にアウトプットとフィードバックの機能を組み合わせた点にあります。個々の診療スキルを効率よく向上させるだけでなく、指導医が研修医の成長を管理し、弱点を特化して指導することも可能です。

さらに、医療安全の確保やコミュニケーショントレーニング、そして生涯教育への応用も期待されています。

日本の医療現場の未来像

多忙な現場の中で新たな教育文化を根付かせるのは難しいとされる日本の医療。しかし、AI患者の導入により、「誰もがどこでも」トレーニングできる未来が現実味を帯びています。外来診療を磨き続ける医療者の姿は、患者満足度の向上にもつながるでしょう。

医療AIの進化は止まりません。日米の取り組みの違いを理解し、それぞれの強みを生かす方法を模索することが、これからの医療現場に求められる課題と言えそうです。

日米の医療AIの違いに迫る今回の勉強会は、参加者に多くの学びと刺激を与えた一日となりました。今後もAIを通じて医療現場がどう変わるのか、引き続き注目していきたいと思います。

次回の勉強会について

「志水太郎先生がAI患者に挑戦！」

日時: 12月2日（月）21:00〜22:00

場所: Zoom

参加費用: 無料

参加方法: https://peatix.com/event/4206064

登壇者: 志水太郎先生（獨協大学）

※写真を撮り忘れたため、トップの画像は生成AIで作成しています。