医療における人工知能の採用：医療システムの優先事項、成功、課題に関する調査
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年1月29日
タイトル：Adoption of artificial intelligence in healthcare: survey of health system priorities, successes, and challenges.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2025 Jul 01; 32(7): 1093-1100. doi: 10.1093/jamia/ocaf065.
概 要：
米国の医療システムは、医療従事者の疲弊、運営の非効率性、患者の安全に関する懸念など、重大な課題に直面しています。特に生成AIはこれらの課題に対処する可能性がありますが、その採用状況や効果、実施における障壁は十分に理解されていません。本研究は、米国の医療システムにおけるAIの採用状況を評価し、初期の生成AI時代における成功と障壁を調査することを目的としています。
方 法：
2024年秋に実施された横断的調査で、米国の非営利医療機関の協力体であるスコッツデール研究所の67の医療システムメンバーを対象としました。43の医療システムが調査に回答し（回答率64%）、37のAI利用ケースに関する展開状況と成功の認識についてデータを提供しました。
結 果：
43の医療システムの中で、AIの採用と成功の認識には大きなばらつきが見られました。臨床文書作成のための生成AIツール「Ambient Notes」は、100%の回答者が採用活動を報告し、53%が高い成功度を示しました。画像診断と放射線は最も広く展開されたAI利用ケースであり、90%の組織が部分的な展開を報告しましたが、診断利用ケースの成功は限られていました。臨床リスク層別化（早期敗血症検出など）にAIを導入した組織も多いですが、高い成功を報告しているのは38%にとどまりました。AIツールの未成熟が77%の回答者により採用の大きな障壁として指摘され、次いで財政的懸念（47%）、規制の不確実性（40%）が挙げられました。
結 論：
「Ambient Notes」は米国の医療システムで急速に進展しており、初期の成功を示しています。他のAI利用ケースは採用と成功の度合いにばらつきがあり、未成熟なAIツール、財政的懸念、規制の不確実性といった障壁に制約されています。これらの課題に対処するためには、効果的な統合と採用を確保するための堅牢な評価、共有戦略、ガバナンスモデルが不可欠です。