病院で医師がパソコンの画面ばかり見ている状況は、多くの患者にとって寂しい体験です。この背景には、電子カルテの膨大な入力業務があり、医師の燃え尽き症候群を引き起こす要因となっています。ここで注目されているのが「アンビエントAIスクライブ」です。この技術は、診察中の会話を自動で聞き取り、カルテの下書きを生成します。最近、カリフォルニア大学ロサンゼルス校による試験では、AIスクライブを使用した医師たちがより多くの時間を患者と向き合うことができるようになる可能性が示されました。

Nablaを使用した医師はカルテ作成時間が約9.5%減少したものの、全体の時間短縮は小さく、DAXを使用したグループでは顕著な効果は見られませんでした。それでも、AIを使用した医師は燃え尽き症候群の改善や業務に対するストレスの軽減を報告しました。この技術は、医師が患者に集中できる環境を提供し、精神的負担を軽減することで、医療の質向上に寄与する可能性があります。

一方で、AIはまだ完璧ではなく、カルテに不正確な情報が含まれることがあります。AIはあくまで下書きを作成するもので、最終的には医師の確認が不可欠です。今後、日本の病院でもAIによる記録が進む中で、医師と患者のコミュニケーションを温かく保つための工夫が求められています。AIは、医療現場の効率化とともに、人間的なつながりを取り戻す役割を果たすことが期待されています。

公衆衛生において地域ニーズの把握は不可欠です。この情報をもとに資金が確保され、新しい取り組みが実施され、人々の生活が改善されます。ウェイン州立大学のPhillip Levy博士は、データ・インテリジェンスプロジェクト「PHOENIX」を立ち上げ、電子カルテを基にした社会的・環境的要因を統合したデータウェアハウスを構築しました。これにより研究者や政策立案者は、健康状態との関係を理解し、より効果的な対策を策定できます。

特に注目すべきは、CHNA 2.0の導入です。これにより、地域医療ニーズ評価（CHNA）レポート作成にかかる時間が数週間に短縮され、医療機関は迅速に重要なデータ分析を得られるようになります。従来の詳細調査の負担を軽減し、リアルタイムで最新データにアクセス可能となることで、より効果的な意思決定が実現します。

CHNA 2.0は、PHOENIXデータとSyntasa Sentiment Analyticsを活用し、コミュニティの健康に関する問題を迅速に特定できます。データ処理の効率性を高めるためにGoogle Cloudのインフラを活用しており、AIと人間の知見を結集することでレポート生成を迅速化。これにより、公衆衛生の改善が加速され、例えばディアボーン市での実績が示すように、他の地域にもこの成功を広げる意図があります。このイニシアチブは、公共部門におけるテクノロジーの力を証明しています。

FRONTEO（フロンテオ）は、参天製薬と連携し、眼科分野に特化した創薬を進めています。FRONTEOの人工知能（AI）を駆使して、新たな治療薬につながるターゲットを特定し、眼科における治療の可能性を広げています。特に、従来の治療法が効果を発揮しにくい病気において、AIは重要な役割を果たしています。

FRONTEOが開発するAIは、膨大な量の科学論文を解析し、病気との関連が未報告な物質を発見する能力を持っています。このプロセスにより、革新的な治療薬の開発に向けた新しいアプローチが期待されます。そして、FRONTEOと参天製薬は、AIによって示された原因物質から効果が期待できる化合物を絞り込み、また既存の医薬品の中から新たな作用を持つ物質を見つけ出しています。

医薬品の開発には通常、10年以上の時間と多額の費用がかかるため、FRONTEOは「AIの活用により創薬の成功率向上、開発期間の短縮、およびコスト削減が図れる可能性がある」と述べています。このように、FRONTEOのAI技術は、眼科領域における新しい医療の形を創造し、治療効果の向上に寄与しています。

最難関の国家資格を持つ医師たちが生成AI（人工知能）を活用し始めている。最近の調査では、医師の4人に1人が診療中にAIを使用しており、その利用範囲はカルテ作成や診断補助に広がっている。この新しい技術は医療の効率化を促進し、特に日本人の病気の特徴に基づいた研究が進むことで、治療の精度が向上することが期待される。

具体的な応用例として、AIは患者の症状を解析し、迅速に適切な治療法を提案することが可能だ。また、生成AIは過去の患者データを学習し、医師が見落とすかもしれない診断のヒントを提供する。これにより、診断時間が短縮され、医療ミスのリスクも軽減される。

さらに、カルテ作成の自動化は、医師が本来の診療に専念できる時間を増やす。これらのAI技術は、特にリソースが限られた地域医療において重要な役割を果たすことになるだろう。生成AIの導入は医療の質を高め、患者にとってもより良い治療が受けられる環境を整備する可能性を秘めている。医療現場における生成AIの発展とその課題を見つめ直すことが、今後の重要なテーマとなる。