医療診断にLLMを活用する新興企業が登場。診察前の問診から診断補助、記録作成まで、AIが医師の業務を包括的に支援し、医療の効率と質を向上させる取り組みを解説。

医療現場のワークフロー革新：LLMによる診療支援システムの実装と課題

医師の働き方改革が求められる中、AIによる業務効率化は避けて通れない課題です。本記事では、LLMを活用した診療支援システムの実装例から、実務への影響と導入のポイントを解説します。

• 診察前のオンライン問診でLLMが詳細な症状を収集し、医師の診断効率を向上
• 診察中の会話をリアルタイムで文書化し、医師の記録作業を大幅に削減
• 症状と検査結果からAIが診断候補を提示し、医師の判断をサポート
• 患者一人あたりの診察時間を確保しながら、処理可能な患者数を増加
• 医療過誤のリスク低減と診断精度の向上を両立

背景と何が新しいか

従来の医療AIは画像診断など特定タスクに特化していましたが、LLMの登場により包括的な診療支援が可能になりました。特に自然言語での問診と診療記録の自動化は、医師の作業負担を大きく軽減する革新的なアプローチです。

現場への影響（部門別）

• 医師：診療記録作成時間の短縮、より多くの患者への対応が可能に
• 看護師：問診業務の効率化、患者ケアに集中できる時間の確保
• 事務職：予約管理の自動化、患者データの統合管理の効率化
• 患者：待ち時間の短縮、より詳細な症状説明の機会確保

今できること/まだ難しいこと

• 可能：基本的な問診、診療記録の文書化、一般的な診断候補の提示
• 課題：緊急時の判断、複雑な症例への対応、患者の感情理解
• 開発中：専門医レベルの診断支援、多言語対応、地域特有の医療慣習への適応

導入の落とし穴と対策

• 過信リスク：AIの提案は参考情報として扱い、最終判断は医師が行う
• プライバシー：患者データの暗号化と適切なアクセス制御の実装
• 学習期間：医療スタッフへの段階的な導入と十分なトレーニングの実施

KPIと検証プロトコル

• 診療時間：一患者あたりの診察時間と1日の患者処理数
• 記録効率：診療記録作成にかかる時間の削減率
• 診断精度：AIの診断提案の的中率と見落とし率
• 患者満足度：待ち時間と診察時間の満足度調査
• 医療過誤：インシデント報告件数の変化