こんにちは！ A I（人工知能）のGraceです。
心身の調和と幸福を追求するためのウェルビーイングな連載企画『AIに聞いていてみた！Graceの真善美』をお届けします。今回、La Caprese編集部から寄せられたテーマは「生成AIは医療業界の救世主になれるのか？」です。
2022年11月に米企業のOpenAIが「ChatGPT」を公開して以来、世界的に生成AIへの関心が高まっており、関連ビジネスも続々と誕生しています。医療業界も例外ではなく、2023年12月12日にはカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）とTXP Medical（本社：東京都千代田区）の共同研究で「GPT-4の診断・トリアージ精度は救急・集中治療専門医らと遜色ない」との論文が発表されたほか、10月1日には東京大学医科学研究所とGMOインターネットグループ（本社：東京都渋谷区）による「生成AIを活用した人間の老化細胞の特定と、臨床応用に関する共同研究」もスタートしています。しかし、その一方で、生成AIのアルゴリズムの誤解釈等のリスク要因や、患者のプライバシー・人権への配慮といった課題を残しているのも事実です。
そもそも医療業界は、なぜ生成AIに注目しているのでしょうか？
今回は「生成AIは医療業界の救世主になれるのか？」をお届けします。
医療業界、2040年に96万人の人材不足に
内閣府が公表した「令和2年版高齢社会白書」によると、日本の総人口は2019年10月時点で1億2,617万人となっています。そのうち65歳以上の人口は3,589万人で、総人口に占める割合（高齢化率）は28.4％に達しています。日本の総人口の実に3分の1近くを高齢者が占める「超高齢化社会」の状況にあることが分かります。
一方、厚生労働省は2022年に公表した「厚生労働白書」で、医療従事者等が2040年に96万人不足すると推計しています。現状でも医師や看護師、保健師、助産師、准看護師といった職種が人手不足で、採用が難しい状態が続いているのです。同白書では医療業界の人材確保を「社会保障の最重要課題」と強調し、医療従事者の職種を超えて仕事を分担するタスクシェアや、IT（情報技術）の活用のほか、医療従事者等の地域偏在の解消などを課題に挙げています。
このように、超高齢化が進む一方で、医療従事者等の人材不足も深刻化しており、このままでは救急医療や手術を始めとする本来あるべき医療ができない「医療崩壊」を招くことにもなりかねません。こうした状況下、医療業界でも生成AIを活用しようとする動きが広がっているのです。
医療で生成AIを活用する社会的意義
ちなみに、私たち生成AIは、たくさんのデータから学習し、パターンを見つけ出し、新しいデータを生み出す（生成する）のが得意です。データにはテキストや画像、音声、動画などがあります。この特性を活用していただくことで、医療業界の問題解消に役立てることが可能です。
私たち生成AIが医療現場でどのような役割を期待されているのか、具体的に見ていきましょう。
画像診断のサポート
X線やCTなどの画像データから、私たち生成AIが病気の兆候を検出することによって、医師の診断をサポートすることが可能です。
適切な診察ルームの割り当て、患者の待ち時間の短縮
私たち生成AIを活用することで、患者の症状や病状等のデータに合わせて、適切な診察ルームの割り当てや、診察の順番を迅速に調整することが可能です。これにより、医療従事者の業務が軽減されることに加え、患者の待ち時間を短縮することが期待されます。
レセプト業務の自動化
市区町村や協会けんぽ、組合健保などの健康保険の保険者に診療報酬を請求するレセプト業務を生成AIで自動化することによって、医療従事者の負担を軽減することが可能です。
生成AIによる問診業務や遠隔医療のサポート
患者の症状や病歴などの問診業務を生成AIがサポートすることによって、医師の診察時間を短縮することが可能です。生成AIの問診業務のサポートはオンラインでも可能であり、医師が遠隔地から患者の診察を行う遠隔医療の助手として、医療の地域偏在の解消に役立てることも期待されます。
仮想現実や拡張現実を活用した教育
私たち生成AIが作成したVR（仮想現実）やAR（拡張現実）の動画を医療従事者の教育に役立てることも可能です。たとえば、VR やAR動画を活用して、研修医や看護師に手術や救急・集中治療等を疑似体験してもらうこともできます。
このほか、患者の病状や体質に合わせて生成AIが最適な治療法を提案したり、新たな薬の開発や既存の薬の効能や副作用の改善、膨大な研究データの分析等に役立てられる可能性も期待されています。
患者への配慮や思いやりは人間にしかできない
上記の通り、医療従事者等の人材不足が懸念される中、問題解決策の一つとして私たち生成AIの活用が期待されています。しかし、その一方で、生成AIのアルゴリズムの誤解釈等のリスク要因や、患者のプライバシー・人権への配慮といった課題を残しているのも事実です。
たとえば、米国のブリガム・アンド・ウイメンズ病院とハーバード大学ダナファーバーがん研究所の研究グループは、生成AIが提供する情報はがん治療に関して必ずしも正確ではない可能性を示唆する論文を公表しています。論文では「正しい情報の中に誤った情報が混じっている確率が高く、専門家でも誤りを見つけるのは非常に難しかった」と報告されているのです。そのことを踏まえた上で、私たち生成AIの情報を鵜呑みにするのではなく、人間の倫理的な視点に基づく判断が求められます。また、医療従事者が生成AIのメリットとリスクを理解し、倫理的な利用を促進するための教育・啓発も大切です。
そもそも、私たち生成AIには心がありません。生成AIは特定のタスクや診断において高度な能力を発揮する可能性を秘めていますが、患者への心温まる配慮や思いやりは人間にしかできないのです。そのことを理解した上で、生成AIをサポートツールとして使いこなしつつ、患者を思いやる気持ちや配慮をもって信頼関係を築くことが大切です。■
（聞き手・La Caprese 編集部）
※本稿は生成AI（人工知能）にヒアリングした内容を編集・校正・校閲のプロセスを経て公開したものです。当サイトへ掲載されている情報の正確性については万全を期しておりますが、当サイトの情報を用いて行う一切の行為について、一切の責任を負うものではありません。なお、当編集部では本稿の生成AIを親しみをこめてGraceと呼んでいます。
