Clinic Diary
クリニック奮闘記
Clinic Diary
クリニック奮闘記
医師の業務時間のうち、患者と向き合っている時間はどれほどだろうか。診察室での会話、身体診察、そして記録。このうち記録に費やす時間が無視できない比重を占めていることは、多くの院長が実感しているところであろう。近年、この記録作業に生成AIを用いる動きが急速に広がっている。
具体的には、診察室での医師と患者の会話を音声認識によって取得し、生成AIがその内容を主訴、所見、評価、計画という形式に整理してカルテの下書きを作成するという仕組みである。サービス提供各社の公表によれば、記録時間が7割から8割削減されたという報告や、医師1人あたり年間600時間の削減という数値が示されている。ある医療法人グループでは、カルテ作成を含む書類業務の時間を3か月で合計およそ2,000時間削減したと公表している。
制度面での動きも出てきた。2026年1月には、地域医療機能推進機構の病院において、スマートフォンと音声認識システムを用いて診察室の会話からカルテの下書きを作成し、電子カルテへ連携する実証実験が開始された。これは厚生労働省の勤務環境改善に関するモデル事業に採択されたものである。国が、記録業務の効率化を勤務環境の課題として認識していることを示す動きである。
削減される時間の意味
ここで、経営者としての院長が考えるべきは、削減された時間を何に振り向けるかである。
1日の外来患者数が60人、1人あたりの記録時間が2分であれば、記録に要する時間は1日あたり120分である。これが7割削減されれば、84分が浮く。この84分を、追加の診療に充てるのか、診察1件あたりの対話の質に充てるのか、あるいは院長自身の帰宅時刻を早めることに充てるのか。この選択が、導入の目的そのものを規定する。
多くの導入事例で語られているのは、患者と目を合わせる時間が増えたという効果である。診察中に画面へ向かってタイピングをしている医師の姿は、患者にとって「話を聞いてもらえていない」という印象を生む。この印象は、医学的な説明の理解度にも影響する。記録の自動化がもたらす最大の価値は、時間の短縮そのものよりも、診察という場の質の回復にあるという見方は、十分に説得力を持つ。
診療科によって効果の現れ方は異なる。皮膚科のように、視診による所見の記載が中心で、部位と性状の記述が定型化しやすい領域では、音声からの構造化は比較的うまく機能する。一方、循環器内科のように、既往歴、内服薬、検査値、家族歴が複雑に絡む領域では、下書きの確認により多くの注意を要する。小児科では、保護者と医師と児童の3者の発話が混在するため、誰の発言かを正しく識別できるかが実用性を左右する。導入を検討する際には、自院の診療の性質に照らして試用することが欠かせない。
責任は移転しない
強調しておかなければならないのは、生成AIが作成するのはあくまで下書きであり、診療録の記載責任は医師にあるという原則である。診療録は医師法および医療法に基づく法定の記録であり、その正確性について責任を負うのは作成者である医師である。AIが誤って記載した内容をそのまま確定させれば、その責任はAIの提供事業者ではなく医師に帰属する。
実務上、危険なのは慣れである。導入初期は下書きを丁寧に確認するが、精度が高いことがわかると確認が形骸化する。そして、数値や薬剤名といった、誤りが重大な結果を招く箇所に限って、音声認識は誤変換を起こしやすい。用量、単位、左右の別。これらは必ず目視で確認するという運用を、最初に定めておくべきである。
もう1つの論点が患者への説明である。診察室の会話を録音し、外部のシステムで処理するという行為について、患者は何も知らされないままでよいのか。医療情報を扱う以上、個人情報保護法上の取扱いについても整理が必要である。院内掲示や問診票への記載によって、録音と利用の目的を明示し、希望しない患者には録音を行わないという運用を用意している施設もある。技術的な導入の前に、この説明の設計を済ませておきたい。
処理がクラウド上で行われるのか、院内に閉じた環境で行われるのかも重要な確認事項である。前述の実証実験が院内に閉じた環境での処理を採用していることは、医療情報の性質を踏まえた設計として参考になる。契約前に、データの保存場所、保存期間、二次利用の有無を文書で確認しておくべきである。
費用と効果をどう見積もるか
導入判断にあたっては、費用の構造を理解しておく必要がある。音声認識とカルテ下書きのサービスは、多くが月額の利用料として課金される。医師1人あたりの課金となるものもあれば、施設単位のものもある。加えて、既存の電子カルテとの連携に開発費用が生じる場合がある。
効果の側は、削減される時間を金額に換算して評価する。医師の時間を時給に換算すること自体に抵抗を感じる院長もいようが、判断のためには必要な作業である。仮に1日あたり60分の記録時間が削減され、それを診療に充てて患者を4人多く診られるとすれば、1人あたりの単価から日次の増収が算出できる。診療に充てず定時退勤に充てるのであれば、増収はゼロだが、労働時間の削減という別の便益が生じる。どちらを目的とするかによって、投資判断の基準は変わる。
見落とされやすいのが、導入初期の負荷である。話し方を音声認識に適した形に調整する、辞書に自院で使う略語や薬剤名を登録する、下書きの修正パターンを把握する。この習熟期間には、むしろ従来より時間がかかる。数週間で効果が出ないことを理由に導入を断念する例は少なくないが、それは判断が早すぎる。試用期間を設ける場合には、少なくとも1か月は継続して評価したい。
なお、医療分野のICT導入については補助制度が用意されている場合がある。制度の内容と対象は時期によって変わるため、導入を検討する段階で、所在自治体および関係団体の最新情報を確認しておくとよい。
医師以外の業務における活用
生成AIの活用は、カルテ記載に限られない。むしろ、事務部門における効果のほうが導入のハードルは低い。
診療情報提供書や診断書の文案作成、院内掲示物や患者向け説明資料の下書き、職員向けマニュアルの整理。これらは、誤りがあっても発見と修正が容易であり、かつ作成に時間を要する業務である。消化器内科において内視鏡検査の前処置説明文書を患者の理解度に応じて書き分ける、整形外科において自宅で行う運動の説明資料を作成するといった用途は、実際に成果が出やすい。
ただし、ここでも守るべき原則がある。患者の個人情報を含む内容を、一般向けの対話型サービスに入力してはならない。氏名、生年月日、病名、そしてこれらの組み合わせから個人が特定されうる情報は、入力してはならない情報である。この線引きを職員に周知しないまま「便利だから使ってよい」とすることは、情報漏えいへの近道である。院内で使ってよいサービスと、入力してよい情報の範囲を明文化しておく必要がある。
診療録の質は誰のものか
技術の話から少し離れて、根本的な論点に触れておきたい。診療録は何のために書かれるのか。
第1に、自分自身のためである。次回の診察で、前回何を考え何を計画したかを再現するための記録である。第2に、他の医療者のためである。紹介先の病院、代診の医師、そして自分が引退した後にその患者を診る医師のための記録である。第3に、患者のためである。開示請求があれば患者本人が読む。第4に、制度上の証明のためである。算定した診療報酬の根拠として、記録は機能する。
生成AIによる下書きは、このうち第1と第4については十分な水準に達しつつある。しかし第2と第3、すなわち他者が読んで判断の筋道を追える記録であるかという点については、なお注意が要る。会話の要約は、そこで語られたことを整理するが、語られなかったことは記録できない。医師が頭の中で除外した鑑別診断、言葉にしなかった懸念、次回までに確認しようと考えた事項。これらは、意識的に付け加えなければ記録に残らない。
すなわち、記録の効率化は、記録の思考を省略してよいということを意味しない。むしろ、機械的な入力作業から解放された分を、判断の言語化に振り向けられるかどうかが問われる。この点で、生成AIの導入は診療録の質を上げることも下げることもありうる。分岐点は、浮いた時間の使い方にある。
導入は目的から逆算する
技術の進展は速く、来年には今日の判断が古びている可能性がある。だからこそ、流行を追うのではなく、自院の課題から逆算する姿勢が要る。
記録に時間がかかっているのか、文書作成が滞っているのか、電話対応に人手を取られているのか。どこがボトルネックなのかを実測せずに導入すれば、費用だけがかかって効果が実感できないという結果になる。まずは1週間、院長自身と職員が、どの業務にどれだけの時間を使っているかを記録してみることを勧めたい。その数字が、導入の可否と優先順位を決める。
生成AIは、医師の判断を代替する道具ではない。医師が判断に集中できるようにするための道具である。この位置づけを見誤らなければ、診療所にとって有用な選択肢となりうる。
