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人工知能（AI）の普及で、医師が「本来やるべき業務」に集中できる、これだけの理由
医療従事者が事務作業の負担によって本来やるべき医療に専念できない――という課題は、長きにわたり問題視されてきました。人工知能（AI）技術の普及は、こうした課題も解決するかもしれません。
医療における人工知能（AI）とは何か
生活のさまざまなシーンで人工知能（AI）技術が活用されています。身近な例としては、スマートフォンの音声認識や自動運転車、画像検索エンジン、Eコマースサイトの商品レコメンド機能、産業分野における画像認識（製造現場の不良品検査など）などが挙げられます。
今後は医療の現場でも、AI技術を利用して診療の過程で発生するビッグデータを解析することで、医療の質の向上や業務の効率化が図れるのではないかと期待を集めています。政府もAI技術の可能性に注目し、2016年10月19日に公開された「保健医療分野におけるICT活用推進懇談会」の提言書において、ビッグデータの活用やAI技術による分析が進むことで、現在は診断や治療が難しい疾患でも、個人の症状や体質に応じた、迅速かつ正確な検査や診断、治療が受けられるようになる、といったメリットに言及しています。
電子カルテにおけるマスター設定
政府の目指す方向性は、医療現場でも少しずつ浸透しています。
医師は電子カルテを利用して日々の診療の中で、薬や注射、検査などのオーダーを出しています。電子カルテの導入前には一般的に、電子カルテのインストラクター（ベンダーの指導員）が医師にヒアリングして、よく使う薬や注射、検査を絞り込みます。医薬品マスター（扱っている医薬品データをまとめたデータベース）には膨大なデータがあるため、この中からその都度検索をしていると時間がかかってしまいます。そこで検索スピードを高めるために、電子カルテ利用者（病院や医療従事者）ごとによく使うオーダー内容を反映して絞り込んだ「ユーザーマスター」を作成し、よく利用する項目をあらかじめ絞り込みます。これは一般的に「マスター設定」と呼ばれる作業で、電子カルテ導入時には重要なプロセスの一つです。
AIを活用してマスター設定作業を効率化
近年のクラウド型電子カルテは、オンプレミス型電子カルテと比較すると導入費用が安く設定されています。医薬品などのオーダーを使用頻度の高い順に並べ替える機能も、標準で搭載されていることが少なくありません。この機能によって、事前に医薬品マスターを絞り込む作業の効率化を目指しています。今後はAI技術を活用することで、過去のオーダー履歴を分析し、医師のオーダー選択をサポートする技術も搭載されるかもしれません。
AIを活用してレセプト請求事務を効率化
診療報酬請求書（レセプト）の作成業務についても、厚生労働省が公開している「医科及び歯科電子点数表」を搭載することで、点数表のロジックに照らし合わせて誤りを検出したり、ロジックから算定可能な項目を教えてくれたりする機能も、電子カルテベンダー各社が開発しています。これを活用することで、今後はレセプト作成業務も効率化・自動化が進むことが予想されます。
Web問診システムにもAIが搭載されるか
Web問診システムについても、各ベンダーはAI技術の活用を検討しているようです。例えば風邪や腹痛の患者に、医師が診察室で聞く質問はほとんど決まっています。それをWeb問診システムで患者自らが入力し、蓄積した問診データを分析することで診療前にある程度、病気を絞り込むことが可能です。
AI技術は、この分析と疾患名のサジェストを高精度に実現するのではないかと期待されています。こうしてAI技術を医師の診断補助ツールとして利用すれば、診療業務の効率化に役立つ可能性があります。蓄積した問診データの情報を解析して得られた知見を、さらに高度な診療に役立てることも可能でしょう。
蓄積した問診データは、副作用情報の収集解析についても役立つ可能性があります。個々の薬剤の副作用や服薬状況、問診内容をひも付けて管理できれば、医療機関同士、または医療機関と薬局間での、薬剤情報の共有がさらに進むことでしょう。このように複数施設のデータを蓄積したデータをAI技術で分析することで、新たな価値が生まれるかもしれません。
AIを恐れず、賢く活用する
AI技術は人間を単純作業から解放し、より複雑な業務に注力できるように支援するもの――という期待が高まっています。「複雑な業務」とは、理解と感情が混ざるような業務と読み替えられるでしょう。医療の場合、例えば患者への説明や指導、行動変容アプローチ（医療従事者が患者と面談し、積極的な治療行動への参加を促すこと）などの業務は、AI技術で代用するのは難しいといえます。
AI技術が医療分野に普及することで、医師は本来の業務（診療行為など）に集中できるようになるでしょう。そして医師の姿は、手技や技術に特化した職人的な医師と、問診などで患者の感情をくみ取るコミュニケーションサービスに特化した医師、という二極化が進むと考えられます。例えば外科医は、その人にしかできない手術だけに注力するようになるでしょう。内科医は今まで以上に、患者の気持ち（病気に対する思い）に寄り添うことに重きを置くようになり、診断や処方のアルゴリズムはAI技術が大部分を代行する――そうした時代が到来するのではないでしょうか。
次回は、現在注目が集まっている経済産業省の「IT導入補助金」（サービス等生産性向上IT導入支援事業）について解説します。
著者紹介
大西大輔（おおにし・だいすけ）MICTコンサルティング
一橋大学大学院MBAコース修了。医療コンサルティング大手に入社。2002年に医療IT機器の常設展示場「MEDiPlaza」を立ち上げ、企画運営、スタッフ指導、拠点管理などを担当。2016年10月に医療ICT専門コンサルタントとして独立し、MICTコンサルティングを設立。医療機関向けシステムの開発アドバイス、導入アドバイス、医療IT人材の育成などを行う。過去2000件を超える医療機関へのシステム導入の実績から、公的団体を中心に講演を多数実施している。現在、医療事務・クラーク専門学校の非常勤講師も務めている。
このコラムについて
医療機関のIT化は他の業界に比べて5～10年は遅れているといわれます。また、医療現場でIT製品を導入する際、スタッフから不安の声が上がるなど、多かれ少なかれ障害が発生します。なぜ、医療現場にITが浸透しないのか。その理由を探るとともに、解決策を考えていきます。
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