<h1>東北大学病院（日本）：電子カルテから医療文書自動生成</h1>
<h1>東北大学病院（日本）：電子カルテから医療文書自動生成</h1>
<p>東北大学病院（仙台市）は NEC と共同で、生成 AI（日本語 LLM）を活用した医療文書自動作成の実証実験を 2023 年 10 ～ 11 月に実施しました (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>)。同病院の電子カルテに記録された患者情報（症状・検査結果・投薬など）を NEC 開発のテキスト分析 AI が時系列に整理し、NEC の LLM で経過要約文を生成します (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>)。この試験結果、医師が紹介状や退院サマリーを新規作成する際の文章作成時間が<strong>平均 47％</strong>（ほぼ半分）短縮されました (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>)。生成された文章は元のカルテ情報を整理・関連付けたもので、医師はエビデンスを確認しながら利用できるため、生成 AI のハルシネーション（誤情報）対策にもなっています (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>)。また、和歌山県橋本市民病院でも同様に、電子カルテ情報を匿名化してクラウド上の LLM に連携させる実験を行い、個人情報を学習させない配慮をしつつ要約文を生成する仕組みを構築しました (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>)。今後は電子カルテ上に「LLM ボタン」を設置し、ワンクリックで要約を生成できる機能の実装も予定されています (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>)。</p>
<h1>順天堂大学（日本）：生成 AI による診療報酬算定業務効率化</h1>
<p>順天堂大学は 2024 年春から、医療 DX 支援会社 FIXER とともに、生成 AI を診療報酬算定業務に活用する共同研究を進めています (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>)。FIXER が提供する法人向け生成 AI サービス「GaiXer（ガイザー）」を用い、電子カルテの記載情報から診療報酬点数を抽出・整理する仕組みを研究中です (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>)。厚労省支援のもと 2024 年 3 月に発表されたプレスリリースによれば、従来病院全体で数日かかっていた診療報酬作成を<strong>数分程度</strong>に短縮できる見込みです（AI による原案生成が数十秒、人手チェックで数分） (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>)。また、この技術導入によって診療報酬改定時の会計システム改修費用の削減や、国の医療費抑制にも寄与すると期待されています (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>)。　 GaiXer は Microsoft の Azure OpenAI Service を基盤に開発されており、高度なデータ保護機能やアクセス制御を備えて安全に運用可能です (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>)。将来的には他病院での試験導入も見据え、医療事務の省力化や人的ミス防止、業務時間短縮を目指します (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>)。</p>
<h1>大阪国際がんセンター（日本）：患者向け対話型 AI 問診・疾患説明</h1>
<p>大阪国際がんセンター（大阪市）は 2024 年 3 月から国立医薬基盤・健康・栄養研究所（NIBIOHN）・IBM と共同で「AI 創薬プラットフォーム事業」を推進しており、この一環で<strong>対話型疾患説明生成 AI</strong>システムを開発・運用しています (<a href="https://oici.jp/center/news/3479">oici.jp</a>) (<a href="https://oici.jp/center/news/3479">oici.jp</a>)。2024 年 8 月からは、乳がん外来初診患者向けに AI アバターとチャットボットを組み合わせた双方向システムを提供。患者は来院前に QR コードでアクセスし、乳がんの解説動画を視聴できるほか、疑問点をキーボードや音声で AI に質問することで、病気と治療への理解を深められます (<a href="https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/01439">xtech.nikkei.com</a>) (<a href="https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/01439">xtech.nikkei.com</a>)。システム基盤は IBM の最新 LLM（Watsonx.ai）を用いており、導入によって従来約 1 時間かかっていた説明・同意取得時間を 30％程度短縮することが目指されています (<a href="https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/01439">xtech.nikkei.com</a>)。実運用開始後、患者からは「不確かなネット情報ではなく確かな内容を得られる」「AI が『わからない』と正直に答えることで信頼につながった」「医師に気兼ねなく何度でも質問でき、不安が和らいだ」など好意的な声が寄せられています (<a href="https://oici.jp/center/news/3456">oici.jp</a>)。医師からも「患者の質問内容が事前に把握できる連携は有益」と評価されています (<a href="https://oici.jp/center/news/3456">oici.jp</a>)。この対話型生成 AI は、日本 IBM の watsonx 基盤で構築されており、臨床研究の迅速化と医療従事者の負担軽減を狙っています (<a href="https://oici.jp/center/news/3456">oici.jp</a>) (<a href="https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/01439">xtech.nikkei.com</a>)。</p>
<h1>恵寿総合病院（日本）：「ユビーメディカルナビ」で看護・医師文書作成を支援</h1>
<p>石川県七尾市の恵寿（けいじゅ）総合病院では、人手不足対策として 2023 年末から Ubie 社の複数 AI 活用サービス「ユビーメディカルナビ 生成 AI」を導入しました (<a href="https://www.jiji.com/jc/article">www.jiji.com</a>)。同サービスは自然言語生成・要約、音声認識など多機能を備え、医師の紹介状や看護師の退院サマリー、事務の書類作成など支援します (<a href="https://www.jiji.com/jc/article">www.jiji.com</a>)。2023 年 12 月～ 2024 年 1 月の実証実験では、医師・看護師・事務による 15 名のプロジェクトチームが運用。結果、医師の退院時サマリー作成時間は<strong>約 15 分 →5 分</strong>と最大で 3 分の 1 に短縮されることが確認されました (<a href="https://www.jiji.com/jc/article">www.jiji.com</a>)。この効果を受け、2024 年 2 月以降は利用範囲を大幅拡大しています (<a href="https://www.jiji.com/jc/article">www.jiji.com</a>)。院内では AI による作業補助で記載漏れ・ミスのリスク軽減も期待されており、今後は看護サマリやインシデント記録などへの適用拡大も視野に入れています（担当者によれば「生成 AI で医師の働き方改革を実証中」） (<a href="https://www.jiji.com/jc/article">www.jiji.com</a>)。</p>
<h1>メイヨークリニック（米国）：Google Cloud と連携した生成 AI 検索システム</h1>
<p>米国ミネソタ州のメイヨークリニックは 2023 年 6 月、Google Cloud と提携して生成 AI を活用する院内検索システムを導入しました (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>)。Google の「Generative AI App Builder」上に構築したチャットボット型検索を通じ、電子カルテ・論文・診療ガイドライン・画像検査等に分散する医療データを横断的に検索できます (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>)。これにより、臨床医や研究者は必要な情報を従来よりはるかに短時間で見つけられるようになり、患者ケアの質向上につながると期待されています (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>) (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>)。Google Cloud のトーマス・クリアン CEO も「生成 AI は医療を自動化し変革する可能性を秘めている」と述べています (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>)。実際、同社の説明では、こうした生成 AI 検索によって医師の情報到達時間が平均 87%短縮されたという報告もあります（Nikkei 記事など (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>)）。なお、このサービスは HIPAA 準拠のセキュリティを備え、患者情報保護にも配慮されています (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>) (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>)。</p>
<p><strong>参考資料:</strong> 公式プレスリリース・ニュース記事・学会発表資料などをもとに各事例を整理。 (<a href="https://it.impress.co.jp/articles/-/25724">it.impress.co.jp</a>) (<a href="https://www.fixer.co.jp/news/2024/03/2024_0327_001_juntendo_university_jointly_research_into_medical_dx_using_generative_ai">www.fixer.co.jp</a>) (<a href="https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/01439">xtech.nikkei.com</a>) (<a href="https://www.jiji.com/jc/article">www.jiji.com</a>) (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>) (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2306/08/news119.html">www.itmedia.co.jp</a>) (各引用先は本文該当箇所)</p>


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