[ニュース解説]AIが医療現場をどう変える？医師が語る現状と未来

2025-03-29

はじめに

　本稿では、CNNの記事「Doctor explains how artificial intelligence is already being deployed in medical care」を参考に、医療現場におけるAIの活用事例、期待される効果、そして懸念点について解説します。

参考資料

記事タイトル: Doctor explains how artificial intelligence is already being deployed in medical care
URL: https://edition.cnn.com/2025/03/27/health/artificial-intelligence-diagnosis-technology-wellness/index.html
発行日: 2025年3月27日

要点

予測AIと生成AIの2種類が医療現場では利用が進んでいる。
予測AIによる診断精度が向上している。（大腸内視鏡、マンモグラフィ）
予測AIによる治療方針の決定支援も行われている。（敗血症の早期発見、入院患者の容態悪化予測）
医師がAI技術を積極的に活用している現状がある。（カルテ作成補助、保険会社への事前承認レター作成補助）
AI利用における懸念点（プライバシー、データの安全性、アルゴリズムの検証、保険会社の支払い拒否など）も生じてる。

詳細解説

AIの種類と医療現場での活用

予測AI：過去のデータに基づいて将来を予測するAIであり、肺炎患者の入院の必要性の判断や、最適な治療法の選択などに活用されます。記事では、患者の年齢、性別、基礎疾患、検査データ、人種などの要因を基に、アルゴリズムがケアプランを提示する例を挙げています。
生成AI：人間と類似した対話を行うAIであり、ChatGPTがその代表例です。医療情報の要約や、患者向け説明文書の作成などに活用されています。記事では、生成AIが医療資格試験に合格するほど「学習」できる可能性や、分かりやすく質の高い患者向け説明文書を作成できる可能性を示唆しています。

　これらのAI技術が診断精度の向上や、医師の業務効率化に貢献する可能性が示唆されています。ただし、モデルが「幻覚」を起こして誤解を招く不正確な回答をする可能性や、モデルの性能がトレーニングデータに依存する点にも言及しています。

AIによる診断精度の向上

大腸内視鏡検査：AIがポリープの検出を支援し、見逃し率を低下させます。参考記事によると、複数のランダム化比較試験で、AIによる支援が大腸内視鏡検査における癌の可能性のある病変の見逃し率を大幅に低下させることが示されています。
マンモグラフィ：AIが読影を支援し、診断精度を向上させるとともに、医師の負担を軽減します。参考記事では、AI支援によるマンモグラフィスクリーニングが、訓練された2人の放射線技師による読影と同等以上の精度を持ち、臨床医の負担を軽減しながら癌の検出率を向上させる可能性があると指摘しています。米国食品医薬品局（FDA）は、マンモグラフィ癌スクリーニングを支援する約20のAI製品をすでに承認していますが、臨床現場での導入は、導入コストがかかるため限定的であるとのことです。

　これらの事例から、AIが医師の診断をサポートし、より正確かつ迅速な診断に繋がる可能性が示唆されます。

AIによる治療方針の決定支援

敗血症の早期発見：
　AIが患者のデータを分析し、敗血症発症リスクの高い患者を特定することで、早期治療を可能にします。参考記事では、ジョンズ・ホプキンス大学の研究者が開発した、入院患者の敗血症発症リスクを特定する予測AIアルゴリズムについて言及しています。この早期警告システムは、複数の病院に導入されており、敗血症の検出時間を短縮し、抗生物質などの治療を迅速に開始することに貢献しています。
入院患者の容態悪化予測：
　AIが患者のバイタルサイン等を分析し、容態悪化を予測することで、迅速な対応を支援します。カイザー・パーマネンテは、入院患者の容態悪化の兆候を検出する予測AIツールを導入しています。このツールは、患者のバイタルサイン、臨床検査データ、看護師の報告書などのデータに基づいて、患者の状態が悪化している兆候を検出すると、アラートを発します。ツールを利用することで、死亡率の有意な低下と関連しているとのことです。

　これらの事例から、AIが患者の状態をリアルタイムで把握し、最適な治療を提供する上で重要な役割を果たすことがわかります。

医師によるAI技術の活用

カルテ作成補助：
　生成AIが医師と患者の会話を記録し、カルテ作成を効率化します。参考記事では、ambient AIと呼ばれる技術が、医師と患者の会話を「聞き取り」、医師が編集できる医療記録に変換する例を紹介しています。このambient AI scribeは、記録作成時間を短縮し、医師と患者の両方から肯定的に評価されているとのことです。
保険会社への事前承認レター作成補助：
　生成AIが煩雑な事務作業を効率化し、医師の負担を軽減します。

　これらの事例から、AIが医師の事務作業を効率化し、医師がより多くの時間を患者ケアに集中できるようになることが期待されます。

AI利用における懸念事項

プライバシーとデータセキュリティ：
　患者の個人情報保護の徹底が不可欠です。記事では、患者の医療記録が HIPAA によって保護されていることを指摘しています。
アルゴリズムの検証：
　AIの判断根拠を明確にし、バイアスのない公平なアルゴリズムを開発する必要があります。
保険会社の支払い拒否：
　AIが保険金の支払いを拒否する可能性も考慮する必要があります。記事では、AIが保険会社による請求処理を妨げる可能性があること、およびアルゴリズムの独立した検証と結果の透明性のある共有の必要性を強調しています。

　参考記事では、これらの懸念事項を指摘し、技術者、医療従事者、規制当局が協力して解決に取り組む必要性を強調しています。

まとめ

　本稿では、CNNの記事を参考に、医療現場におけるAIの活用事例、期待される効果、そして懸念点について解説しました。
　AI技術は、診断精度の向上、治療方針の決定支援、医師の業務効率化など、様々な面で医療に貢献する可能性を秘めています。一方で、プライバシー保護、アルゴリズムの検証、倫理的な問題など、解決すべき課題も多く存在します。
　AI技術の健全な発展のためには、技術者だけでなく、医療従事者、規制当局、そして患者を含む社会全体での議論と協力が不可欠です。