AIの導入による看護業務へのデメリット・メリットを解説！

近年、急速に発達している人工知能AIはさまざまな分野で活躍しており、今後、さらなる研究によって、大きく広い分野に発展する見込みです。医療業界にAIが普及すると、看護師の職場はどう変わっていくか不安になる方も多いでしょう。

このコラムでは、医療や看護の現状におけるAIについて紹介。導入するメリット・デメリットや看護師がAIと協力したり、スキルアップをしたりするために必要な知識をご説明します。

目次

• そもそもAIってどういうもの？何ができるの？

• AIを活用した医療の実情

• AIの導入による看護業務へのデメリット・メリット

  • デメリットは看護師が飽和して失業することもあること

  • メリットは看護師にかかる負担が軽減できること

• AI導入以外による看護師の飽和が考えられる原因

• 医療業界にAIが導入されることによる3つのメリット

  • 1.画像診断・分析に活用できる

  • 2.過去の論文と素早く照合できる

  • 3.早期のデータ整理・入力

• 医療業界にAIが導入されることによる3つのデメリット

  • 1.症例が少ない病気には正確性に疑問が残る

  • 2.複数の症例の診断を同時に行えない

  • 3.機器・ソフトの誤作動やプログラムのバグによる誤診の可能性

• AIを活用した6つの医療事例

  • 1.AIを用いた網膜眼底画像の解析

  • 2.創薬分野への活用

  • 3.カルテ入力補助としてのAIの活用

  • 4.国内の症例データを活用した病気の類似症例診断システムの導入

  • 5.病気のリスクの予測

  • 6.スマホのAI医療アプリ

• AIを活用した医療の6つの展望

  • 1.診断・治療を支援する取り組み

  • 2.画像診断を支援する取り組み

  • 3.介護の分野への取り組み

  • 4.ゲノム医療の取り組み

  • 5.医薬品開発への取り組み

  • 6.外科的治療への取り組み

• AIの導入によるデメリットを把握するとこが大切

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※調査方法：インターネット調査／調査期間：2024年2月7日～2月13日／調査概要：「看護師転職サイト」を対象としたユーザー満足度調査／調査対象：男女、全国、看護師・准看護師資格保有者かつ対象看護師転職サイト利用経験者、20～29歳 107s／調査実施：株式会社エクスクリエ／比較対象サービス：「看護師転職サイト」主要10サービス（専用サイトのあるサービスのみ・求人結果の表示ページは除く）

そもそもAIってどういうもの？何ができるの？

AIには『特化型AI』と『汎用型AI』の2種類があります。
特化型は、特定の領域や作業のディープラーニングにより、その特定の領域・作業でのみ、高度で高速な計算に基づいた行動を行えるようになった人工プログラムです。
現在、実用化されているAIは、ほとんどが特化型AIといえます。たとえば、将棋のAIなら、人間が打った将棋のあらゆるパターンを、人間では覚えきれないほどの量学習し、学んだ大量の情報の中から、その瞬間の「最良の選択」を瞬時に導き出すことが可能です。相手の癖や思考パターンも計算し、「勝つための選択」をすることもできます。
もうひとつの『汎用型AI』とは、よく映画やドラマに出てくる、まるで人間のように話をし、自立した生活をできる人工知能のことです。しかし、今のところまだ汎用型AIの実用化は難しいといわれています。
「AIが看護をする」というと、イメージとして人間のように自立して動くロボット型の汎用型AIを想像する方が多いかもしれませんが、実際に患者のお世話をする人間の替わりとなれる汎用AIが登場するのは、まだまだ先のことといえるでしょう。

AIを活用した医療の実情

AIを活用した医療として、病名を診断する「ホワイトジャック」というAIがすでに開発されています。経験の浅い研修医でも、この「ホワイトジャック」を活用することにより、正確な診断をすることが可能です。現在も少しずつ導入され、活躍しつつあるAIですが、さらなる研究や開発が進めば、医療の質の向上や、医療現場の抱えている課題解決に役立つでしょう。

AIの導入による看護業務へのデメリット・メリット

ここからは、AIを導入することによって看護業務に与えるデメリットやメリットについて紹介します。それぞれについてしっかり理解し、医療業界や看護業務について考えてみましょう。

デメリットは看護師が飽和して失業することもあること

AIが医療分野に導入されることにより、いま働いている看護師が職場を失ってしまう可能性があるというデメリットがあります。特に小さな病院や診療所などの場合、本来看護師がすべき業務外である事務業務などを兼任していることも。AIを導入することによって、事務業務がAIの仕事になった結果、看護師がすべき業務が減り、それに伴って看護師自体が飽和状態となり、看護師が失業してしまう可能性があります。

メリットは看護師にかかる負担が軽減できること

デメリットで少し触れましたが、本来看護師がすべきでない業務（医療事務など）を看護師から切り離すことができるというのは、人材不足の解消につながることもあり、逆にメリットとしても考えられます。そのほか、看護師の身体的な負担軽減や患者の安全確保も期待できるでしょう。たとえば、ベッドにAIを搭載すれば、患者にとって適切なリクライニングの処置や、起き上がるときの補助などを看護師なしで行うことができます。人間に代わって行うことで、看護師の身体的負担を軽減することが可能です。

AI導入以外による看護師の飽和が考えられる原因

地域医療構想実現のため、病床数を削減する動きがあり、看護師の飽和が懸念されています。

病床機能を再編する理由は、高齢化や人口減少、新型コロナウイルス感染症への対応などにより、質の高い効率的な医療提供体制を整えるためです。今後も高齢者の増加は避けられず、医療費のかかる病床の削減が進み、在宅医療の増加が見込まれています。

参照元
公益社団法人 日本看護協会
看護の将来ビジョン
厚生労働省医政局地域医療計画課

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医療業界にAIが導入されることによる3つのメリット

AIを導入するメリットは、人間には扱いきれないデータを処理できることです。

以下にまとめた3つのメリットは、AIがさまざまな分野で活躍している実例ですが、どれも多くのデータを処理して適切なものを抽出しているという点で共通しています。

1.画像診断・分析に活用できる

あるアルゴリズムを使うと、AIが自動で病気を検出するという結果が出ています。今後もこういったAIの開発が進められることにより、がんの種類を見分けたり、早期症状の発見ができたりするようになるでしょう。また、AIの活用により、専門医師のいないような遠隔地でも専門的な診察が行えることが期待されています。

2.過去の論文と素早く照合できる

IBMで開発されているAIのワトソンを活用することで、蓄積された論文データから製薬やがんの発見にも利用できます。ワトソンはディープラーニングで学習する特化型AIで、学習のために必要なツールは日本拠点で開発されているものです。自然言語の情報を読み込ませるという特性を持ち、人間にはできないような大量の学習と、その学習結果のすべてから知見を引き出すことができます。インプットした膨大なデータから適切な情報を引き出せるという特性を生かして、がんの早期検出に役立つでしょう。

3.早期のデータ整理・入力

AIは、データの整理・入力をスムーズにするツールとしても活用できます。データ整理や入力が素早くなることにより、医療従事者の負担を増加することなく、きめ細やかなケアを行えるようになるでしょう。

医療業界にAIが導入されることによる3つのデメリット

患者の命を左右する医療業界でAIを使うことは、メリットばかりでなく、デメリットについても強く意識されています。

以下の3つあげたデメリットは、どれもプログラムの性質から由来するという、AIの根本が抱えている問題です。

1.症例が少ない病気には正確性に疑問が残る

現在のAIで主流のディープラーニングでは特に顕著なデメリットですが、学習データの少ない症例に対してAIが適切な対応を行うのは困難です。ディープラーニングは蓄積されたデータを例文やレポートのように使って判断するもので、数を増やすことで正確性を引き上げるのが一般的な設計思想となっています。データの少ない症例や、例外といわれる事象にAIが弱いのは長年懸念されていることであり、これに対する十分な対応法は確立されていないのが現状です。

2.複数の症例の診断を同時に行えない

複数の症例を同時に診断することは、まだまだAIの発展途上分野で、確率されていない機能です。ニューラルネットワーク技術による同時診断の成功例はあるものの、AIそのものが十分に実用化していないように、同時診断はAIの中でもこれから発展していく分野といえます。

3.機器・ソフトの誤作動やプログラムのバグによる誤診の可能性

誤作動やバグによる誤診の危険性は、常にAIの医療活用に慎重論が生じる根拠となっています。人間の使うあらゆる道具に故障の生じる可能性があり、AIは特に複雑な道具であることから、現場の医師や看護師が故障が生じているか判断するのは難しいといえるでしょう。患者の命を左右するような医療に使うのは、デメリットが大き過ぎるのではないかという懸念が強く残されています。

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