構想 1
院内完結の文書支援
患者の情報を外へ出さない環境で、紹介状などの原案を作る構想です。
いま起きていること
診療報酬が AI の活用を評価
令和 8 年度の改定では、生成 AI などで文書作成を組織的に補助する体制により、医師事務作業補助者 1 人を最大 1.3 人と換算できるようになると解説されています。
令和 8 年度診療報酬改定の解説（エニシア）院内で完結させる実証
JCHO 北海道病院などは、診察の会話からカルテの下書きを作る取り組みを始めました。生成 AI は院内のサーバーで動かし、処理を院内で完結させます。
JCHO 北海道病院ほかの発表（2026 年 1 月 19 日）医学的な判断は別の扱い
生成 AI の出力を医学的判断に使う場合、医療機器に該当し、承認が必要となる場合があるとされています。
医療 AI プラットフォーム技術研究組合「生成 AI 利用ガイドライン 第 2 版」
私たちの見方
守るべきは、患者と向き合う時間です。
AI の効果は、記録の時間の短さだけでなく、患者との対話が増えたかで測るべきだと考えます。なお、診療上の判断は医療者の責任で行われるものです。
考えられる構想
実績の紹介ではありません。公開情報をもとに、みらいラボが描いた構想です。写真は AI で生成したイメージです。
構想 2
多職種の申し送り
記録を職種別に要約し、情報の抜けを減らします。
構想 3
医師の時間の見える化
記録と対話の時間の変化を測り、経営判断の材料にします。
AI に任せること、人が持つ判断
AI に任せること
- 論文や規制情報の要約と比較
- 申請書類や報告書の下書き
- 会議録と手順書の検索
- 問い合わせ対応の下準備
- 経営データの整理と説明の下書き
材料と下書きを渡す
人が持つ判断
- 診断と治療に関わるすべての判断
- 安全性と有効性の評価
- 患者さんと家族への説明
- 研究の方向性を決める
最初の一歩
診療や治験そのものではなく、文献の整理や事務文書の下書きから始めます。専門家が確かめられる範囲に絞れば、安全に効果を測れます。
気をつけること
患者さんの情報は厳格に扱い、使う環境を限定します。AI の出力を診断や治療の判断の代わりにはしません。規制への適合は専門家が確認します。
ご判断の前に考えたい 3 つの問い
- Q1
AI で空いた時間は、患者に戻っていますか？
- Q2
患者の情報は、どこで処理されていますか？
- Q3
医療機器に当たる使い方と、そうでない使い方を分けていますか？
出典
2026 年 11 月時点で確認した公開情報です。数字は各調査の条件によります。