病院システムのための人工知能プラットフォームアーキテクチャ：系統的レビュー
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial Intelligence Platform Architecture for Hospital Systems: Systematic Review
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Dec 17; 27: e79788.
概 要：
本研究は、病院における人工知能（AI）プラットフォームの構築が医療革命の基盤であることを背景に、病院特有の5層アーキテクチャ（インフラ、データ、アルゴリズム、アプリケーション、セキュリティおよびコンプライアンス）を導出し、このフレームワークに基づいて証拠を系統的にレビューすることを目的としています。従来の病院情報システムはデジタル化を促進しましたが、データのサイロ化や断片化したワークフロー、臨床インテリジェンスの不足がデータ主導の意思決定の実現を妨げています。
方 法：
2025年5月までにWeb of Science、Embase、PubMed、Scopusで系統的文献検索を実施しました。PRISMAガイドラインに従い、病院におけるAI実装を記述した査読済みの実証研究を選定しました。レビューや技術的なベンチスタディ、非英語文献は除外しました。特定された論文の質はCritical Appraisal Skills Programmeツールを用いて評価し、5層の構造的マッピングを行いました。
結 果：
合計29件の研究が適格基準を満たし、緊急医療、放射線、慢性疾患などの分野での病院ベースのAI実装が含まれました。アプリケーション層（平均3.17）とデータ層（平均3.00）が最も成熟しており、アルゴリズム層（平均2.79）とインフラ層（平均2.79）が続きました。セキュリティおよびコンプライアンス層は最も低い成熟度（平均1.69）を示しました。データ、アルゴリズム、アプリケーション間には強い相互関係が見られましたが、セキュリティとコンプライアンスは弱い整合性を示しました。
結 論：
本レビューは非英語およびグレー文献を除外しており、包括性に制限がある可能性があります。5層の病院AIプラットフォームアーキテクチャは理論的枠組みと実証的証拠に基づいており、臨床的実現可能性は達成可能ですが、持続可能な病院全体のAIにはインフラ、データガバナンス、コンプライアンスへの強化投資が必要であることが示されました。