医療×AIが変える未来｜注目のソフトウェア開発企業と活用事例を解説

医療AIの事例は、病院がいま導入できるものと、まだ研究段階のものが同じ並びで紹介されがちです。導入を考えるなら、事例を「承認を受けて販売されているもの」「電子カルテの機能として売られ始めたもの」「研究段階のもの」に分けて読んでください。診断に使うソフトは、薬機法の承認と診療報酬での扱いを先に確認するのが現実的です。

医療AIの事例と開発企業を、導入できる段階で分ける

1. 画像診断支援：承認を受けて販売されている

大腸内視鏡では、名古屋大学などと共同開発したサイバネットシステムの「EndoBRAIN-EYE」があります。内視鏡の映像をAIが解析し、ポリープなどの病変を見つけると警告を出して、医師の見落としを減らす補助をします。薬機法に基づくクラスIIの管理医療機器として承認されており、診断を下すのは医師です。胃では、AIメディカルサービスが、早期胃がんなどを疑う領域を検出して医師の診断を補助するソフトウェアの承認を取得しています。

導入を考えるなら、精度の数字より先に、診療報酬の条件を確認してください。大腸ポリープの検出支援AIには「病変検出支援プログラム加算」（60点）があります。算定できるのは、対象と認められた製品を使い、診断したポリープを切除し、専門の知識と5年以上の経験を持つ医師が実施した場合に限られます。承認を受けているだけでは、費用を診療報酬で回収できるとは限りません。条件は改定で変わるため、最新の点数表で確かめてください。

2. 医療文書の自動作成：電子カルテの機能として販売が始まっている

NECと東北大学病院の実証では、電子カルテの記録をAIが時系列に整理し、大規模言語モデルが治療経過の要約文を作りました。一部の診療科の医師10人が協力し、紹介状や退院サマリに載せる要約文を一から書く場合と比べて、作成時間は平均47%短くなりました。その後NECは、この機能を載せた電子カルテシステムの販売を始めています。ほかの病院の事例は、医療業界での生成AI活用事例をまとめた記事を参照してください。

この47%は、生成した要約の各文を元になった電子カルテの記載と並べて表示し、医師が根拠を確認できる設計での数字です。比べるときは、削減率より、要約から元の記載までをすぐにたどれるかを見てください。たどれない要約は、医師が電子カルテを読み直して確かめることになり、短縮した時間を打ち消しかねません。

3. 個別化医療と進行予測：研究段階

日立製作所は、米国のユタ大学とレーゲンストリーフ研究所と共同で、2型糖尿病の患者の薬選びを支援するAIを開発しました。複数の薬を併用する患者について、薬ごとに、処方後3か月以内に血糖値の管理目標（HbA1c）を達成できる確率を予測します。2つの州の電子カルテデータを分析した研究成果で、その一部は医学論文誌にも掲載されています。

富士フイルムと国立精神・神経医療研究センターは、軽度認知障害の人が2年以内にアルツハイマー病へ進むかを予測するAIを開発しました。脳のMRI画像や認知機能検査のスコアなどから予測します。正解率は北米のデータで88%、日本人のデータで84%です。狙いはアルツハイマー病の治療薬の治験で、進行しやすい人を選んで薬の効果を正しく評価することにあります。

この段階の事例は、導入先を探すためではなく、今後の動向として読むのが現実的です。

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」という状態を脱するには、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は相性のいいソリューションです。

👉 Kipwise公式サイトを見る

導入を考えるときの最初の確認

まず、使いたい用途が「診断や治療に使うもの」か「書類作成の補助」かを分けてください。前者はメーカーに承認番号と診療報酬の区分を、後者は要約から元の記載をたどれるかを確認します。

そして、こうした技術を最大限に活かすには、社内の知識を共有・再利用できるナレッジ環境の整備が土台になります。
Kipwiseのようなツールを導入すれば、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けます。