日本の未来とグローバルヘルス：医師偏在の緩和に妙薬はあるのか？ 自由と規制の狭間で揺れる諸外国の取り組みを通じて占う、わが国の前途（前編：米国および英国）
厚生労働省は、2024年に「医師偏在の是正に向けた総合的な対策パッケージ」を策定しました。医師の偏在対策は海外でも固有の医療制度や政治・経済情勢の下、自由と規制の間を行き来してきました。前編では米英2カ国における取り組みについて概観し、日本が進めようとしている施策への示唆を得ることを試みます。
生成AIブームの火付け役となった対話型生成AIは、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）と呼ばれる、大量のテキストを学習することで、自然な文章の作成や要約、受け答えができるようにしたAIモデルの一種です。対話型生成AIの公開をきっかけに、テキスト生成以外にも画像、動画、音声、プログラムなど多様なコンテンツを自動生成する能力を持つ生成AIが急速に開発されています。インターネットの登場が全てのビジネスモデルを見直す契機となったのと同様に、生成AIによって新たなパラダイムシフトが起ころうとしているのです。
実際、多くの組織にとって生成AIをどのように活用するかが、成長していくための重要な課題となっています。一部の組織は生成AIを積極的に取り入れ、その能力を利用して業務効率化を推進し、DXを加速させるために努力しています。また、生成AIはヘルスケア分野でも注視されています。いくつかの医療機関ではデジタル戦略として生成AIを重要な技術と認識して、活用方法の検討を始めています。医療サービスは「アフター生成AI」の世界で、これまでのあり方を大きく根底から覆すようなポテンシャルを秘めています。
PwC Japanグループ（以下、PwC Japan）もすでにクライアントと協働して、生成AIの導入に取り組んでいます。また、新たに生成AIを利用するためのガイドラインを作成し、クライアントの生成AI活用支援のための取り組みを開始しています。
本レポートは、PwC Japanが持つ生成AIに関する知見をもとに、医療機関における生成AIの活用について理解を深めるために作成されました。生成AIが有する価値、生成AIの活用に向けたガイドライン、実際の医療機関での導入事例など、さまざまな情報を網羅的に議論し、医療機関が今後取るべき行動についてのインサイトを提供します。
本レポートの概要
- 近年対話型生成AIをはじめとした生成AIの有用性が明らかになるにつれ、多くの医療機関で生成AIをどのように活用するかに注目が集まっています。
- 医療現場では構造化データと非構造化データが混在しており、そのことがこれまでDX（デジタルトランスフォーメーション）の障壁となっていましたが、生成AIには、非構造化データを使用しやすい形に整え、構造化データと併せて活用する能力があります。
- 医師の医療行為のサポート、看護師の書類作成の支援、事務職員の業務自動化に生成AIは役立つと考えられています。実際に国内外の複数の医療機関で生成AIの効果を実証するための試みが進められ、米国では医師のサポート、日本では業務効率化において注目されています。
- 生成AIの導入においては、活動の一貫性と安全性の確保のために段階的な実装を行うことと生成AIの精度を継続的に評価することが重要ですが、さらに誤情報（ハルシネーション）のリスクもあるため、体系化されたAIガバナンスを敷く必要があります。
- 経営層は生成AI導入の成果として業務効率の向上や診断の精度改善のような直接的な成果のみを求めるのではなく、解放された医療従事者の時間を利益率改善や従業員満足度の向上に活用するための戦略を立てるべきだと考えられます。
- 今後、医療機関における生成AIの有効性を向上させるために、大規模病院が率先して生成AIを取り入れ、他の医療機関が導入する際のモデルとなるような動きをすることが期待されます。
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日本の未来とグローバルヘルス：医師偏在の緩和に妙薬はあるのか？ 自由と規制の狭間で揺れる諸外国の取り組みを通じて占う、わが国の前途（後編：ドイツ・フランスおよびロシア）
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