- ジェネレーティブAIは、プライバシーのリスクを負うことなく、臨床ノートの起草や研究用の合成データの作成といった医療業務をスピードアップする。
- AIチャットボットと音声アシスタントは、スケジュールや請求などの管理タスクを処理することで、ケアをパーソナライズする。
- 病院はAIを使って、検査結果やメモのような複合データから健康リスクを予測したり、医療トレーニングのために患者とのやりとりをシミュレートしたりもする。
- ヘルスケアにおけるAIの成功は、明確なユースケース、HIPAAに準拠したツール、そしてEHRのような基幹システムに統合し、実世界にインパクトを与えることから始まる。
グレイズ・アナトミー』のいいエピソードは私も大好きだ。劇的な手術。ロマンチックな緊張。豪雨の中での生死をかけた電話。
しかし、実際の病院内で数え切れないほどの日々を過ごしたことのある人なら、現実はもっと華やかではないという真実を知っているはずだ。現実の病院はデータに基づいて運営されている。
しかし、ジェネレイティブAIがその一歩を踏み出そうとしている。聴診器やメスではなく、臨床医の負担を軽減する音声アシスタントや企業向けチャットボットである。
注目しているのは医療従事者だけではない。最近のデロイトの調査では、半数以上の消費者がジェネレーティブAIによって医療へのアクセスが改善されると考えていることがわかった。
そこでこの記事では、医療における実用的なジェネレーティブAIのユースケースを、現在機能しているものの実例とともに紹介する。
ジェネレーティブAIは医療現場でどのように活用されているのか?
ジェネレーティブAIは、医療従事者が大量のデータを要約し、それに対処するのに役立っている。
大規模言語モデルLLMs、自然言語処理(NLP)、AIチャットボット、音声アシスタントなどの技術は、クリニックや病院全体のワークフローに統合されつつある。
ヘルスケアにおけるAIが現実の世界でどのように現れているかをいくつか紹介しよう:
- 医師は患者の診察中にマイクに向かって話す。AI音声アシスタントがそれを聞き、原稿を構成し、完全な経過記録を作成し、フォローアップや説明が必要なものを強調表示する。
- 患者がAIチャットボットに"糖尿病でも炭水化物を食べていいですか?"と入力する。一般的な答えの代わりに、ボットは(健康記録に接続されている)最近の検査結果や投薬に基づいて返答を調整する。
- 病院管理者が請求書のstack アップロード。生成的なAIモデルが、それぞれの請求書を正しい契約と照合し、請求書の矛盾にフラグを立て、サインオフのために適切な部署にルーティングする。
9 ジェネレーティブAIヘルスケアのユースケース
データ作成
.webp)
医療AIチャットボットのようなAIは、学習するために大規模で多様なデータセットを必要とするが、HIPAAのような患者のプライバシーに関する法律があるため、実際の臨床データを機関間で共有することは難しい。そこで、合成データ生成のためのジェネレーティブAIの出番となる。
研究者たちは、実際の患者記録にアクセスする代わりに、非識別化データセットで訓練された生成モデルを使用する。これらのモデルは、どのように病気が進行し、どのように症状が検査結果と相関し、どのように治療が転帰に影響するかというパターンを学習する。そして、実際のデータと同じように見えるが、個人と結びついていない、完全に合成された患者記録を生成する。
ある病院が、敗血症の初期徴候を発見するAIモデルを訓練したいとしよう。200症例しかない。それでは不十分だ。そこでAIモデルは200の実際の症例を分析し、何千もの合成症例を生成する:
- 典型的な敗血症症状を示す者もいる。
- また、遅発性発熱とその3日後のバイタル異常のような、まれな組み合わせを模倣するものもある。
- 中には、誤解を招くような症状の患者をシミュレートし、エッジケースのテストに役立てるものもある。
これらの合成レコードは誰のものでもないが、実際のデータのように振る舞う。
これにより、患者のプライバシーを危険にさらすことなく、アイデアをテストし、医療における「もしも」のシナリオを探求する新たな方法が解き放たれる。
医療診断
米国では、メイヨークリニックや マス・ジェネラル・ブリガムのような病院が、MRI、CTスキャン、検査結果、臨床記録などの匿名化された患者データをAI診断ツールに入力している。
実際、米国の病院の65%がすでに診断ワークフローの一部で予測AIモデルを使用している。
特に急速に導入が進んでいる分野のひとつが放射線診断で、AIは医師が人間の目の限界を超える手助けをしている。アルゴリズムは、ぼやけた画像を再構成し、腫瘍や骨折のような気になる部分を強調するように訓練されている。
しかし、最もインパクトのあるアプリケーションは、単一の画像にとどまりません。大規模な言語モデルは、放射線報告書や医師のメモから検査値、処方箋、患者のバイタルに至るまで、複数のソースのデータを組み合わせて、より完全な画像を構築することができます。
こんな患者記録を想像してほしい:「軽い息切れが2週間続き、新しい喘鳴あり、喘息の既往歴なし。
AIアシスタントは初期心不全の潜在的パターンを認識するかもしれない。そして、最近のB型ナトリウム利尿ペプチド検査値(心臓への負担を検出するために使用される)と薬歴をチェックする。患者が65歳以上であれば、システムは喘息よりも心不全の可能性を優先し、臨床医に確認するようフラグを立てるかもしれない。
創薬
.webp)
2020年、マサチューセッツ工科大学(MIT)とハーバード大学の科学者たちは、ジェネレーティブAIを使って、薬剤耐性菌を殺すことができる新しい抗生物質、ハリシンを特定した。
このようなAIのブレークスルーは、化学者や製薬研究者が医学の中で最も高価で時間のかかる部分のひとつにアプローチする方法を変えつつある。
失敗した候補化合物の費用も含め、1つの新薬の開発には10億ドルから20億USD費用がかかる。従来は、何千もの化合物をスクリーニングし、トライアルに次ぐトライアルを行い、どれかがヒットすることを願うという、数字のゲームだった。
ジェネレーティブAIはこのプロセスを劇的に速くする。研究者は、"肺がんのKRAS G12C変異を阻害し、健康な細胞には影響を与えない分子を設計せよ "というような創薬の課題から始める。
このプロンプトは、化学構造データベース、タンパク質相互作用、既知の副作用をもとに学習された生成モデルに入力される。このモデルは数時間以内に、既存の化合物からヒントを得たものもあれば、まったく新規のものもあり、これらの基準を満たすまったく新しい分子構造を提案する。
研究者たちは、これらの分子がどのように標的タンパク質と結合するかをシミュレーションし、実験室で実験を行う前に、そのリストを絞り込むことができる。
逆もまた然りである。研究者が病気の患者から遺伝子発現データを入力すれば、たとえその化合物がまだ存在しなくても、根本的な機能障害を解決する可能性のある化合物の種類を推測することができる。
臨床記録
医師は、電子カルテ(EHR)を何時間もかけて検索する代わりに、診断、投薬、検査傾向、治療歴などの重要な情報を即座に要約して受け取ることができる。
これらの要約は、特にシフト交代時や患者数が多い時に、医療従事者が迅速に対応するのに役立つ。
情報へのアクセスを改善するだけでなく、これらのツールは文書作成の自動化にも使われている。医師はしばしば、患者の治療よりもメモを書くことに時間を費やしている。しかし、LLMs使えば、医師は患者の詳細を口述するかアップロードすることができ、代わりに経過記録や退院サマリーの草稿を受け取ることができる。最終的なステップは、迅速なレビューと承認である。
米国最大級のEHRプロバイダーであるエピック・システムズは、マイクロソフトとの提携により、AIによるメモ作成を積極的に試験的に導入している。別の調査では、AIによる文書作成で臨床医が週平均3.3時間を節約できたという初期の結果が出ている。
これらのシステムはまた、臨床安全性チェックのレイヤーを導入している。AIモデルは、薬剤とアレルギーの相互作用や、記録に埋もれている矛盾した指示など、潜在的な問題にフラグを立てる。AIは意思決定を行うわけではないが、第二の目として機能し、医療ミスのリスクを軽減する。
個別化医療
ジェネレーティブAIは、遺伝学や病歴を分析することで、治療に対する個人の反応を予測することができる。
大規模なデータセットで訓練されたAIモデルは、特定の遺伝子変異が薬物代謝にどのように影響するかといった微妙なパターンを発見し、その洞察力を使ってオーダーメイドのソリューションを推奨する。
メンタルヘルス治療
生成的AIを使用してパーソナライズされた対応をモデル化するというこれと同じ原理が、メンタルヘルスにおいても模索されている。
Woebot Healthのような企業は、AI主導の認知行動療法(CBT)ツールを開発している。これらのシステムは、カスタマイズされた治療対話を作成するために、過去の対話を分析し、混雑したパーティーに出席したり、職場で批判を受けるなど、現実世界の不安の引き金をシミュレートする。そして、患者にリアルタイムで対処法を指導し、治療セッション間の継続性を提供する。
医学教育とトレーニング

従来の医学トレーニングは、常に静的なケーススタディと標準化された患者に傾いてきた。それらは有用ではあるが、実際の臨床における予測不可能な事態に備えるには不十分である。
ジェネレーティブAIは、生徒一人ひとりの反応や学習方法に適応する新しいシミュレーションを導入することで、この状況を変える。
英国に本社を置くVirti社は、遠隔臨床トレーニングを強化するために、AIを搭載した「バーチャル患者」を開発した。Virtiでは、学生は次のようなことをしなければならないかもしれない:
- 仮想のがん患者に悪い知らせを伝える
- 怒って答えを求める家族をなだめる
- 複雑な診断を簡単な言葉で説明する
バーチャル患者は生徒の言動にリアルタイムで反応し、よりリアルな体験を生み出す。
Virtiのバーチャル患者は、研修生がどれだけ明確に、そして共感的にコミュニケーションしているかも評価する。生徒が「転移性」などと言った場合、システムは患者が理解しやすいように「がんが広がっている」と言い換えるよう提案するかもしれない。
また、Virtiはシミュレーション全体の生徒の成績を追跡し、抗生物質の過剰処方や重要な診断の見落としなど、学習者が苦戦している可能性のある分野を強調するダッシュボードをインストラクターに提供します。
このAI技術は、実際にますます普及している。COVID-19パンデミックの際、Virtiの技術はシーダーズ・サイナイ病院で300人以上の医師を訓練した。
患者教育
.webp)
患者教育に関して言えば、ジェネレーティブAIは患者の状態や病歴を分析することで、パーソナライズされた教育を可能にする。
OneRemissionのようなアプリは、AIチャットボットを使って、がんサバイバーの治療後のケアをガイドする。患者が "薬と一緒にこの食べ物を食べてもいいですか?"と尋ねると、チャットボットは患者の病歴に基づいて直接的な答えを返す。
この相互作用は、静的な会話にとどまらない。たとえば、糖尿病と診断されたばかりの患者は、血糖値の測り方、インスリンを打つタイミング、何を食べるべきかといった基本的なことから始めるかもしれない。そして、"服用を忘れたらどうなりますか?"とか、"果物は食べられますか?"と尋ねるかもしれない。AIは専門的でない平易な言葉ですぐに答えてくれる。
AIはまた、人々がいる場所に対応する。ヘルスリテラシーが低かったり、異なる言語を話す人がいれば、AIは説明方法を適応させる。グルコースをモニターしてください」と言う代わりに、「この装置を使って血糖値をチェックしてください。これがその方法です」と言うかもしれない。
患者を軌道に乗せるために、AIチャットボットは "午後4時の薬を今すぐ飲んでください "とか "再診の予約は明日の午前10時です "といったタイムリーなリマインダーも送る。
バックオフィス機能
病院は、手術室ではハイテクを駆使しているかもしれないが、舞台裏では、その多くがいまだにスプレッドシート、スキャンしたPDF、長い電子メールのスレッドで動いている。人事部、財務部、業務部は、基本的なワークフローでさえ非効率な時代遅れのシステムに頼っていることが多い。
ジェネレーティブAIは、手動プロセスを自動化システムに変えることで、これらのバックオフィス機能の近代化を支援している。
例えば財務だ。一部の病院では、スタッフが手作業で請求書を確認する代わりに、AIを使って発注書をスキャンし、ベンダーとの契約と照合し、重複請求などの不整合にフラグを立て、適切な承認者にルーティングしている。
人事部では、AIが社内のAIチャットボットを動かし、"PTOポリシーはどこにありますか?"といった社員の質問に答えている。IT部門や人事部門からの回答を数時間(または数日)待つ代わりに、従業員は午前2時であっても即座に回答を得ることができる。
このような舞台裏のツールは、診断モデルやバーチャル・アシスタントのように目に見えるものではないかもしれないが、エラーをキャッチし、スタッフをよりインパクトのある仕事に集中させることができる。
そして、時代遅れのワークフローに取り組んでいるのは、医療システムの中で病院だけではありません。保険会社はAIチャットボットを使って、保険契約の更新や保険金請求処理などの業務を処理している。
医療におけるジェネレーティブAIの実際の応用例とは?

音声AIによるワクチンフォローアップの自動化
イタリアのCOVID-19ワクチン展開の際、公衆衛生チームは何千人もの患者の副作用を監視する方法を必要としていた。対面診察や電話連絡に頼っていたのでは拡張性に欠け、遅れが生じると重篤な反応を見逃す危険性があった。
engineonは、Botpress 使用して音声ベースのボットを構築し、EUの個人情報保護法に準拠しながら、患者に積極的に電話をかけ、ワクチン接種後の症状について尋ね、回答を記録しました。
データはengineonの分析システムに直接入力され、保健当局が有害事象に迅速に対応するのに役立った。
その結果、回答精度は95%に達し、年間8万ユーロの節約になり、6,000時間以上の労働時間が解放された。
医師のためのハンズフリー臨床アシスタント
バンダービルト大学医療センターは、医療従事者の燃え尽き症候群という深刻な問題に直面していた。
文書作成と管理業務が時間を食い、人件費を押し上げていた。この負担を軽減するため、ヤア・クマ・クリスタル医師は、音声を動力とするAIツールを日々の臨床ワークフローに導入する取り組みを主導した。
エピック・システムズと協力して、チームはV-EVAを開発した。V-EVAは音声アシスタントで、医師が口頭で尋ねるだけで、重要な患者情報にアクセスできる。医療従事者は、カルテに目を通したり、長い音声返答を聞いたりする代わりに、ニーズに合わせた要約を画面上で即座に見ることができる。
医師は現在、音声コマンドを使ってハンズフリーで検査結果を指示したり、最新情報を要求したりしている。AIが向上すれば、会話を聞いたり、臨床上のニーズを予測するなど、さらに多くのことができるようになると期待されている。
公衆衛生のFAQを大規模に処理するAIチャットボット
ケベック州でCOVID-19が大流行した際、保健社会サービス省(MSSS)は、症状や検査から財政援助や公衆衛生の規則まで、一般からの問い合わせの波に直面した。コールセンターは対応しきれなかった。
迅速に対応するため、MSSSは BotpressAIチャットボットをわずか2週間で導入した。大量のCOVID関連の質問に答えられるように訓練され、24時間365日利用可能で、常に最新の健康ガイドラインに対応している。
COVID-19 トリアージ・ホットラインをAI音声ボットが担当
COVID-19の第一波の際、マサチューセッツ総合病院は患者からの質問を受け付けるホットラインを開設した。しかし、数時間のうちに電話数は爆発的に増加した。
これを解決するために、チームはCDCのスクリーニング・プロトコルに訓練されたAI搭載の音声アシスタントを構築した。このボットは症状について質問し、次のステップを提示し、患者を緊急治療、プライマリケア医、またはERに誘導した。
定型的な電話をオフロードすることで、AIボットは待ち時間を大幅に短縮し、何千人もの患者がより早くガイダンスを受けられるようにした。
今日、AI活用の初期の勢いは続いている:マサチューセッツ州ブリガム総合病院の医師の10人に1人がジェネレーティブAIを使用している。
AIを活用した障害者向けスピーチツール
Vocableは、頭や顔、目の動きを使ってAIが自然な応答を生成することで、発話障害のある人々のコミュニケーションを支援する無料アプリだ。
最初のバージョンは、携帯端末のフロントカメラを使って頭と顔の動きを追跡し、ユーザーが画面上で単語やフレーズを選択できるようにした。15,000ドル以上することが多く、限られた機能しかない従来のAAC(拡張代替コミュニケーション)機器と比べると、これは大きな前進だった。
しかし、まだ機械的な感じがした。それを変えるために、チームは ChatGPT.これで、Vocableは介護者の発言を理解し、リアルタイムでスマートな返答を生成します。
Apple Vision Proでは、この体験はさらに進化します。完全に没入感のあるディスプレイの中で、アイトラッキングを使ってインターフェイスを操作できます。
その結果、脳卒中患者、ALS患者、MS患者、非言語患者など、話すことに苦労している人たちのための現代的なコミュニケーションツールが誕生した。
ヘルスケアチャットボットの導入方法
.webp)
1.目的を明確にする
ただチャットボットを作るだけではいけません。何をすべきかを明確に決めてください。
- 予約は必要ですか?
- 処方箋のリマインダーを送る?
- 症状をトリアージし、患者をケアに導く
それぞれの目標は、異なる機能、統合、そして設計上の決定につながる。例えば、症状のトリアージをしたいのであれば、自然言語を理解し、次のような自由形式の入力を処理できるLLMエージェントが必要になる:「喉の痛みと熱が2日間続いています。
明確な目標がない=明確な価値のない雑なロボット。
2.適切なAIプラットフォームを選ぶ
すべてのチャットボットビルダーが病院や診療所で使えるわけではありません。ヘルスケア向けに構築された、あるいはヘルスケアに容易に適応できるプラットフォームを選びましょう。ここでは、AIチャットボットビルダー9選をご紹介します。
トリアージ、リマインダー、インテークのロジックを定義できるカスタマイズ可能なワークフローや、EHR、患者ポータル、スケジューリングツールとの統合を探す。
また、コンプライアンス(HIPAAなど)とスケーラビリティをサポートしていることも確認してください。パイロットの拡大時に再構築するのは避けたい。
また、選択したプラットフォームに、データの暗号化やロールベースのアクセス制御など、強力なチャットボットのセキュリティ対策が含まれていることを確認してください。
3.基幹システムとの統合
チャットボット単体では、あまり役に立ちません。チャットボットの実装から本当の価値を得るには、基幹システムと統合し、実際に次のようなことができるようにしましょう:
- EHRから患者データを引き出し、対話をパーソナライズする
- 予約状況をリアルタイムで確認
- 保険や請求ツールに接続し、請求に関する質問に対応する。
- LookerやTableauのような分析プラットフォームで利用データを追跡する
統合がなければ、チャットボットは単なるFAQに過ぎない。
4.ビルドとテスト
臨床過程と同じように会話の流れをデザインする。地図に書き出す:
- ボットは最初に何を言うべきか?
- どのようなフォローアップの質問をすべきか?
- 混乱した入力やエスカレーションにはどう対処するのか?
フローが明確になったら、チャットボットを構築しましょう。
5.繰り返す
最後に、それを繰り返しテストする。
患者とのチャットをシミュレートし、不具合箇所を見つけ、修正する。現場のスタッフや実際のユーザーからフィードバックを得る。期待通りに機能するまで、トーンや応答を調整する。
改善は発売後に終わるものではない。最高のボットは、実際に使用されることで進化する。
無料でヘルスケアチャットボットを構築する
AIは、自動予約スケジューリングからリアルタイムの症状追跡、診察と診察の間の継続的なメンタルヘルスのサポートに至るまで、すでに医療を変革している。
しかし、これを活用するには、強力かつ適応性の高いAIプラットフォームが必要だ。
Botpress 、実際のヘルスケアユースケースに対応するAIエージェントを構築するための柔軟でエンタープライズグレードのプラットフォームです。
今日から始めよう。無料です。
よくあるご質問
自分の医療機関がジェネレーティブAIを導入する準備ができているかどうかは、どうすればわかるのか?
文書作成時間の短縮やデータ分析の改善など、解決すべき問題が明確に定義されており、チームが新しいデジタルツールの採用に前向きであれば、医療機関がジェネレーティブAIを導入する準備ができていることがわかる。また、AIが統合できる安全なデータシステム(EHRなど)を持ち、規模を拡大する前に小規模で集中的なAIプロジェクトを試験的に実施するためのリーダーシップの賛同が得られることも、準備が整っていることを意味する。
医療でジェネレーティブAIを使用する場合、どのような患者データプライバシー法を考慮する必要がありますか?
医療でジェネレーティブAIを使用する場合、米国のHIPAA(または欧州のGDPR)のような、保護された医療情報(PHI)の保存と共有方法を規定する患者プライバシー法を遵守する必要があります。つまり、導入するAIツールは、暗号化、厳密なアクセス制御、監査ログ、データのトレーニングモデルや分析に使用する場合のデータ非識別化プロセスをサポートする必要があります。
ジェネレーティブAIは臨床の意思決定に十分安全なのか、それとも管理業務にのみ使用されるべきなのか?
ジェネレーティブAIは、臨床判断に取って代わるほどの信頼性はまだなく、患者ケアの意思決定者としてではなく、補助ツールとして使用されるべきである。メモを作成したり、日常的な患者からの問い合わせに対応したりといった事務的な作業であれば問題ないが、医療診断や治療計画については、エラーを避けるために常に人間の監視下に置かれるべきである。
医療現場でAIチャットボットを導入するには、通常どれくらいの時間がかかるのでしょうか?
医療現場でAIチャットボットを展開するには、複雑さにもよりますが、数週間から数カ月かかります。基本的なFAQボットであれば2~4週間でローンチできるかもしれないが、EHRに接続し、HIPAAに準拠した会話を処理したり、トリアージを実行したりする高度なチャットボットでは、開発、テスト、コンプライアンス承認に2~6カ月かかることもある。
ジェネレーティブAIがより有用な特定の医療分野はありますか?
そう、ジェネレーティブAIは、放射線学(画像の解釈や報告書の作成)、病理学(所見の要約)、腫瘍学(複雑な治療計画の要約)、メンタルヘルス(会話型セラピーボット)、プライマリ・ケアのような管理業務が多い分野で特に有用であり、臨床文書の作成や患者とのコミュニケーションの効率的な処理に役立つ。