Google Cloud、医師向け生成AI検索を発表　分散した医療記録を一括照会

医師にとって日々の大きな負担となっているのは、診察そのものよりも、その後に待っている膨大なカルテや書類の整理です。医療界では、帰宅後も寝間着姿で残業して書類作成に追われる時間を「パジャマタイム」と呼ぶことすらあります。

米Google Cloudは10月9日、医療従事者向けに特化した生成AI検索機能を発表しました。同社のVertex AI Searchプラットフォームを基盤とし、バラバラに保管された医療記録から必要な情報を素早く引き出す仕組みです。

スキャン文書やFAXの山から即座に情報抽出

医療データは非常に価値が高いものの、電子カルテ、スキャンされた紙書類、過去のFAX、医師のメモなど、フォーマットも保管場所もバラバラなのが長年の課題でした。

今回のツールを使えば、医師は「この患者が過去12カ月間に服用した薬は何か」といった自然言語で検索できるようになります。複数のシステムを別々に開くことなく、一箇所で回答を確認できます。

さらに、適切な診療報酬請求コードの割り当てや、治験への参加基準を満たしているかの判定といった用途にも対応します。

AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐため、提示された情報には必ず組織内の元データへのリンクと引用が付記されます。医師がいつでも原典を確認できる設計です。

米医学会（AMA）の調査によると、医師は患者1人の診察につき2時間を事務作業に費やし、勤務時間外にも1〜2時間の書類仕事を行っています。Medscapeの調査では、バーンアウト（燃え尽き症候群）を感じている医師の割合は2018年の42％から2022年には53％に増加しています。

導入に前向きな病院も、まずは事務作業から慎重にスタート

今回の機能は、Google既存のHealthcare APIやHealthcare Data Engineを拡張したものです。日々の過密なルーティンを崩さないよう、既存のワークフローに直接組み込める形で提供されます。

すでに米メイヨー・クリニックやハイマーク・ヘルスなどが検証を始めていますが、各組織とも臨床への直接適用には慎重です。

メイヨー・クリニックの最高情報責任者（CIO）クリス・ロス氏は、準備が整うまで患者ケアには一切投入しないと明言しました。当面は看護師向けの手術記録要約や、喫煙状況などの確認といった限定的な事務処理から検証を進める方針です。

ハイマーク・ヘルスでも200件以上の活用アイデアが集まっているものの、まずは小規模チームでの試験運用にとどめています。なお、Google CloudはHIPAAに準拠しており、顧客データをモデルの学習に使用しないとしています。

なぜ重要か

私たちは、GoogleがAIによる「病気の診断」という地雷原を避け、医療現場のペインポイントである「書類探しの自動化」に焦点を絞ったのは極めて賢明な判断だと考えます。

医療従事者にとって、書類整理や検索にかかる時間が削れるだけでも、深刻なバーンアウトの緩和に直結します。回答に必ず元データへのリンクが付く仕組みは、医療現場が最も警戒するハルシネーションへの現実的な回答と言えます。

業界全体にとっても、生成AIの競争軸が「医療テストのスコア」から「現場のレガシーなシステムにどれだけ摩擦なく溶け込めるか」へとシフトしたことを示しています。

懸念点としては、医療機関ごとのデータの乱雑さや不整合にAIがどこまで耐えられるかという点です。手書きメモの誤読や古い記録との矛盾をAIが完全に整理しきれなければ、誤った判断につながるリスクは残ります。病院側が臨床への導入を急がず、事務処理から試しているのは極めて妥当な防御策と言えます。