AIBR プレミアム
拓海先生、最近『生成AIが医療を変える』という話を部下から聞きまして。ただ、現場に入れる際のリスクや投資対効果がイメージできません。まず要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、生成AIは診断支援や文書作成の効率を大幅に改善できる一方で、精度の限界、データの偏り、法的責任の不明確さが導入障壁になるんです。まずは利点とリスクを3点に絞って説明しますよ。
利点とリスクを3点ずつ、ですか。まず利点から教えてください。要するに現場の仕事がどれだけ楽になるのですか。
いい質問です。利点は①診断や報告書の初期草案を短時間で作成できる、②画像解析で見落としを補助できる、③定型業務の自動化で現場の負担を下げられる、の3点ですよ。これにより人手不足の解消や診療の均質化が期待できるんです。
なるほど。ただ、現実的に『誤った提案』をAIが出すことがあると聞きます。現場での信頼はどう担保すれば良いのですか。
素晴らしい着眼点ですね！その問題は「hallucination（ハルシネーション、幻覚）＝AIが誤情報を生成する現象」として知られます。対策は、①AIは支援ツールと位置づけ人が最終判断する、②出力に不確かさ指標を付ける、③監査ログを残して説明責任を果たす、の三つ柱で進めれば運用可能です。
なるほど。これって要するに、AIは医者の代わりではなく『秘書のような補助役』ということですか。
その理解で合っていますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。AIは『補助』として導入し、責任の所在や運用ルールを明確にすることが重要なんです。
法的な責任の問題も気になります。万が一誤診が出たら、誰がどう責任を取るのか。会社として導入するにあたり何を整えれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！法的には、現在の多くの制度はデータ保護や医療行為の枠組みで対処していますが、AI特有の責任分配は未整備です。対策としては、①内部ガバナンスと監査ログの整備、②透明性のある説明可能性（explainability）の導入、③運用ルールと多層のチェック体制、を先に整えておくことが現実的です。
現場でのデータ量や偏りも問題と聞きました。うちのような中堅企業が関与する意味はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！中堅企業が貢献できる点は多いです。臨床現場に近いデータの提供や、業務フローの細かな知見は大手にはない強みになります。投資対効果を高めるには、小さな試験導入で効果を定量化し、スケールアップする手順を踏めば負担を抑えられるんです。
わかりました。最後に整理します。要するに、AIは補助として導入し、精度と偏りに注意しつつ、運用ルールと監査を整え、段階的に導入してROIを確認する、ということですね。これを現場で説明できる言葉でまとめるとこうです。
そのまとめは的確ですよ。最後に会議で使える要点を三つだけ挙げますね。①AIは診断の『補助』である、②誤情報対策と説明責任を運用で担保する、③段階的導入でROIを確認する、です。大丈夫、一緒に進めればできますよ。
