生成AI（Generative AI）が日本の医療現場に革新をもたらし始めている。ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）を活用し、診断支援やカルテ作成、問診業務の効率化など、多岐にわたる応用が進んでいる。東京大学医学部附属病院（東大病院）では、2023年から生成AIの試験導入を開始。問診内容を自動で構造化し、医師がカルテに転記する時間を最大30%削減できる見込みだ。
東大病院の取り組み：問診AIで医師の負担軽減
東大病院が導入したのは、患者がタブレット端末で症状を入力すると、AIがそれを解析して医師向けの要約を生成するシステム。従来、問診に10〜15分かかっていたが、AI活用で5分程度に短縮。医師はより多くの時間を診療や患者との対話に充てられる。同病院の佐藤宏樹教授は「生成AIは単なる時短ツールではなく、医師の判断を補完するパートナーになり得る」と語る。ただし、AIの回答はあくまで補助であり、最終判断は医師が行う必要があると強調する。
全国の医療機関で広がる生成AI活用
東大病院以外でも、生成AIの導入は加速している。国立がん研究センターでは、病理画像の解析に生成AIを応用し、がんの早期発見率向上を目指す。また、地方の診療所では、AIが患者の症状から緊急度を判定し、適切な医療機関を案内するシステムが試験運用中。日本医師会の調査によると、2024年時点で生成AIを導入または導入を検討している医療機関は全体の約15%に上り、2025年には30%を超える見通しだ。
課題：個人情報保護と誤診リスク
一方で、生成AIの医療応用には多くの課題が残る。最大の懸念は個人情報保護だ。医療データは極めてセンシティブであり、AI学習に使用する際の匿名化やセキュリティ対策が不可欠。2023年には、ある病院が患者データをAI学習に無断利用した疑いが発覚し、問題となった。また、AIの誤診リスクも無視できない。生成AIは時に「もっともらしい誤り」を犯すため、医療現場での過信は危険だ。厚生労働省は2024年3月、医療現場でのAI活用に関するガイドラインを策定。AIの利用範囲や責任の所在を明確にし、安全な導入を促している。
今後の展望：AIと医師の協働
生成AIの医療応用はまだ黎明期だが、その可能性は大きい。将来的には、AIが患者の遺伝情報や生活習慣データを解析し、個別化医療を実現する日も遠くない。しかし、技術の進展と同時に、倫理的な枠組みや法整備が急務。日本医療AI協会の田中一郎理事長は「生成AIは医師を代替するものではなく、医師の能力を拡張するツール。適切に活用すれば、医療の質と効率を飛躍的に向上させられる」と展望を語る。日本が超高齢社会を迎える中、生成AIは医療現場の救世主となるか、それとも新たなリスクをもたらすか。その行方は、今後の規制と現場の取り組み次第だ。
