医療におけるAI：可能性と限界とガードレール

10分取り戻した看護師の話

ある病棟看護師は、毎日の看護記録に1患者あたり15分かけていた。受け持ち7人で約1時間45分。夜勤の終わりに疲れた頭で書く記録は、翌日読み返すと不完全なことも多かった。

AIで記録の下書きを作成するようにしてから変わった。観察事項をメモ的に入力し、AIがSOAP形式に整理する。もちろん、内容は必ず確認・修正してから提出する。1患者あたりの記録時間が5分に短縮された。

取り戻した1時間10分——その時間で、気になっていた患者のベッドサイドに座り、不安を聞くことができるようになった。

What to Expect

このコースは実践的なレッスンで構成されている。各レッスンは前のレッスンの上に積み上がり、演習とクイズで学びを定着させる。

医療AIの「できること」と「できないこと」

一貫したルール：AIはドラフトを作り、専門家が検証し、専門家の責任で提供する。

ガードレール：SAFE フレームワーク

医療でAIを使うときの4つのチェックポイント：

• S — Source（情報源）： AI出力の情報源を確認できるか？ 確認できない情報は使わない
• A — Anonymize（匿名化）： 個人を特定できる情報は除去したか？
• F — Fact-check（事実確認）： 一次情報（ガイドライン、添付文書、原著論文）で確認したか？
• E — Expert review（専門家レビュー）： 有資格者がレビューしたか？

以下の医療文書のSAFEチェックを行って：

[AI生成の文書をペースト]

チェック項目：
1. 情報源が特定できない主張はあるか？
2. 個人を特定できる情報が含まれていないか？
3. 医学的に不正確な記述はあるか？
4. 最新のガイドラインと整合するか？

日本の医療AIに関する注意点

• 個人情報保護法：要配慮個人情報（病歴、診療情報）は特に厳格な取り扱いが求められる
• 医師法・保健師助産師看護師法：AIは診断・処方・看護判断を代替しない
• 厚生労働省ガイドライン：「AIを用いた診断・治療支援の品質確保」に関する通知
• 電子カルテとの連携：院内システムのデータをそのまま外部AIに入力しない

✅ Quick Check: 自分が日常的に行っている業務を思い浮かべよう。その中で「臨床判断を伴わない文書作成・整理」はどれくらいあるか？ それがAIで効率化できる候補。

AIツールキットの準備

匿名化の習慣

AIに入力する前に、必ず以下を確認：

プロンプトの基本構造

医療文書作成のプロンプトは、この構造を基本にする：

あなたは医療文書の作成を支援するアシスタントです。
以下の匿名化された情報に基づいて[文書の種類]を作成して。

患者情報（匿名化済み）：[情報]
目的：[何のための文書か]
対象読者：[医療者 / 患者本人 / 家族]
求める形式：[SOAP / 箇条書き / 平易な説明 等]

※これはドラフトです。内容は専門家が確認・修正してから使用します。

What You’ll Learn

Key Takeaways

• AIは医療の臨床判断ツールではなく、文書作成・整理の生産性ツール
• SAFEフレームワーク：情報源確認→匿名化→事実確認→専門家レビュー
• 個人を特定できる情報はAIに入力しない——匿名化が絶対条件
• AIは自信たっぷりに間違える——医学情報は必ず一次情報で検証
• AIの出力はドラフト。専門家が確認・修正してから使うのが大前提

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