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2月19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.
概 要：
本研究は、米国の医療システムにおける人工知能（AI）の採用状況を評価し、特に生成AIの初期段階における成功と実装の障壁を調査することを目的としています。医療システムは、臨床医の疲弊、運営の非効率性、患者安全に関する懸念などの課題に直面しており、AIがこれらの課題を解決する可能性を持っていますが、その効果や実装の障壁については十分に理解されていません。
方 法：
2024年秋に実施された横断的調査で、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、回答率は64%でした。参加者は、10のカテゴリーにわたる37のAIユースケースの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の採用状況と成功の認識には大きなばらつきがありました。臨床文書作成のための生成AIツール「Ambient Notes」は、全て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。画像診断と放射線科は最も広く展開されたAIユースケースであり、90%の組織が部分的な展開を報告しましたが、診断ユースケースの成功は限られていました。早期敗血症検出などの臨床リスク層別化にAIを導入した多くの組織がありましたが、高い成功を報告したのは38%にとどまりました。AIツールの未成熟が77%の回答者によって採用の大きな障壁として挙げられ、次いで財政的懸念（47%）と規制の不確実性（40%）が続きました。
結 論：
「Ambient Notes」は米国の医療システムで急速に進展し、初期の成功を示しています。他のAIユースケースは採用と成功においてさまざまな程度のばらつきがあり、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AIの採用を確実に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。