医療業界では、AI技術の進化により診断精度の向上や業務効率化が急速に進んでいます。
特に、ソフトウェア開発企業によるAI活用は、現場の課題を解決する大きな鍵となっています。
本記事では、医療分野におけるAI活用事例や、開発企業の取り組みを紹介するとともに、チーム内のナレッジ共有に役立つKipwiseのようなツールの活用法についても解説します。
医療分野でのAI活用事例
1. 画像診断支援
AIを活用した画像診断は、医師の診断精度向上に貢献しています。
たとえば、サイバネットシステム株式会社 が開発した「EndoBRAIN」は、大腸内視鏡の画像からポリープを検出し、リアルタイムで医師を支援しています。
このようなAI支援により、検出漏れのリスクを軽減し、検査時間の短縮にもつながっています。
2. 医療文書の自動生成
カルテ、診断書、退院サマリーなど、医師が日常的に作成する文書業務は大きな負担です。
東北大学病院では、日本語LLMを活用した医療文書生成 により、文書作成時間を最大47％削減する成果を上げています。
このような生成AIの活用により、医療従事者の本来の業務に集中できる環境が整いつつあります。
3. パーソナライズド・メディシン
AIを活用した個別化医療（パーソナライズド・メディシン）の動きも進んでいます。
日立製作所 は、ユタ大学・レーゲンストリーフ研究所と共同で、2型糖尿病患者に最適な治療薬を提案するAIモデルを開発。
患者のデータを解析して、最適な治療を選択できる支援システムを実現しています。
医療AIソフトウェア開発企業の代表例
● AIメディカルサービス
内視鏡画像解析技術を軸に、AIを活用した診断支援ソフトウェアを開発。
特に「内視鏡×AI」の領域では国内でも先進的な取り組みを行っており、がんの早期発見をサポートする技術として注目されています。
● 富士フイルム株式会社
画像診断AIに強みを持ち、アルツハイマー病の進行予測を可能にするAIを開発。
MRI画像をAIで解析することで、認知症のリスクを早期に察知するソリューションを提供しています。
医療チーム内のナレッジ共有にAIを使うには？Kipwiseという選択肢
病院や医療機関では、医師・看護師・事務スタッフの間で迅速かつ正確な情報共有が求められます。
こうした場面で活用できるのが、Kipwise のような社内ナレッジ共有×AI対応ツールです。
チームの社内Wikiに、ChatGPTのような賢さを
「その質問、また聞いてない？」
生成AIで情報を作るだけでは、チーム全体のナレッジにはなりません。
「誰かが聞くたびにまた答える」——そんな状態を脱するには、社内に“賢いWiki”があることがカギになります。
- Slack上の会話からAIが質問を検出し、ナレッジに基づいて即座に回答
- Q&Aのやりとりを自動で蓄積し、ナレッジとして活用可能
- Googleドキュメントやスプレッドシートとも連携でき、医療マニュアルやガイドラインの共有にも最適
Slackを日常的に使っている医療チームにとって、Kipwiseは非常にフィットするソリューションです。
まとめ
医療分野におけるAIの活用は、診断支援・文書作成・個別化医療など、多岐にわたります。
ソフトウェア開発企業がAIを活用することで、医療現場の質・効率・安全性の向上に大きく貢献しています。
そして、こうした技術を最大限に活かすためには、社内の知識を共有・再利用できるナレッジ環境の整備が欠かせません。
Kipwiseのようなツールを導入することで、AIによる業務支援＋チーム全体の知識活用という、次世代の医療情報基盤を築くことができます。
