1.2_医療DXへの生成AI活用

3_提言議論
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下記提案に関する議論をするトピックです

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思ったことをつらつらと書きます

  • タイトルは論点の名前ではなく提案の名前にした方がよいと思います
    • ex. 『東京都は医療DXのためにAIをどのように使うべきか』ではなく『医療DXのために重点的に投資すべきAI分野』
  • 提言以外の情報は最終提案からはカットいただいた方がわかりやすいと思います
    • 『たたき台』以下は不必要な内容かと思います
  • 施策１、施策２と突然個別の打ち手の議論がはじまりますが、前段に『xxxxという手段でxxxxを並べた上で、特に効果が高いであろう2点をピックアップした』。後段に『2点以外の打ち手として挙げられたのは下記で、xxxxという評価であった』という形でまとめられると良いかと思います
    • 今のままだと「なんでいきなりこの２個？」という疑問に答えられなさそう
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下記の様な内容で提案してみます。

提案あげた後に、「先ほどの提案内容、誤診が発生する可能性もあるので、そのあたりリスクに対しての対策も盛り込んで」
とか
「訪問Ai診療師みたいなのは海外事例としてありますか」
などのプロンプトで打ち込んでみたのですが、それはそれで結構いろいろ表示されました。でも全部入れると長くなりすぎる。

提案なので、あんまり情報量増やしたくなくて、そのあたりはカットします。
提案に対して、様々な角度で客観性を担保したり、その提案のポテンシャルを底上げしたり、他提案との重複を回避したり、あるいは統合したりいずれ自動的にやれるようになればいいんですが・・

AI訪問診療師による医療アクセス革新の総合提案

現状の医療課題

診断精度と医療機器の関係性

  • 医師の能力に関わらず、高度な医療機器（CT/MRIなど）の有無が診断精度を左右
  • 特定疾患では専門機器なしでは正確な診断が不可能
  • 医療機器の不足により「病院たらい回し」が発生
  • 医師の高度なスキルは、将来的にＡｉで代替可能になっていく部分もある

救急医療の課題

  • 119番通報を患者は「最後の手段」と捉え躊躇する傾向
  • 症状悪化後の要請は医療機関の負担増大
  • 救急リソースの非効率的利用

既存AIシステムの限界

  • 現行のAI救急相談は患者の言語力や自己診断能力に依存
  • 遠隔診断のみでは十分な情報収集が困難
  • 実際の受診行動までの導線が不明確

人的リソースの制約

  • 医師の絶対数不足
  • 非医療的ホームケア提供者では診療行為が不可能

進化したAI訪問診療師の提案

携帯型診断機器を持つAI診療師

  • 軽量携帯型X線装置（CALNEO Xairなど）を標準装備
  • バイタルサイン測定機器の搭載
  • AI診断システムによる一次スクリーニング機能

現場でのリアルタイム遠隔診療

  • 撮影したレントゲン画像をAIが一次判断
  • 同時に遠隔地の医師に画像を送信し、専門的診断を取得
  • 医師とAIのダブルチェックによる診断精度向上

統合的医療リソース管理システム

  • 地域内の高度医療機器（CT/MRI）の所在と稼働状況をリアルタイム把握
  • 患者の症状から必要な検査を予測し、適切な医療機関を選定
  • 医療機関の予約システムと連携し、受診時間の最適化

段階的な医療介入モデル

  1. 症状初期：AI訪問診療師による一次診断
  2. 要検査判断：携帯型レントゲンによる画像診断
  3. 高度診断必要時：最適な医療機関への直接誘導
  4. 緊急時：救急搬送の手配と搬送先への情報共有

アクセシビリティの全面的改善

  • 言語能力や自己診断能力に左右されない標準化された診断
  • 訪問による物理的アクセス障壁の解消
  • 独居高齢者や障害者への医療アクセス向上
  • 医療過疎地域における医療格差の是正

運用モデル例

通常診療モード

  • 患者からの相談を受け、AI診療師が訪問
  • 現場でのバイタル測定と基本診察
  • 必要に応じてレントゲン撮影
  • AI+遠隔医師による診断と方針決定

緊急対応モード

  • 重篤症状の可能性を検知した場合は救急と連携
  • レントゲン結果を救急隊と搬送先病院に事前共有
  • 受け入れ先医療機関の適切な選定支援

この総合的なAI訪問診療師システムは、現行の埼玉県「AI救急相談」を発展させたものであり、医療リソースの最適活用と医療アクセス向上を同時に実現する革新的な医療提供モデルとなります。

内容そのものの実現可能性はおいといて
トピックにこういう視点も入れてみたらどうか。
というレベル感での提案だと思っていただければ。

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2025/4/11 02:00時点での提案に対するコメントです

  • 全体：「医用画像診断AI」は脱字？このままでテクニカルタームが存在する？「医療用〜」のほうがしっくりくるような
  • 「背景」パートの不足：東京都の医療体制に対する課題やAI活用の可能性/必要性など大きな背景に関するパートを入れるとより説得力が増しそう
  • 全体：上記含め、教育DXとのフォーマットがもう少し統一されるといい感じの筋が通りそう
  • 提案要旨：「年間数万時間規模の時間削減」は「何の時間削減なのか」を書いたほうがよさそう。「医療従事者の労働時間削減（による負担減少効果が見込める）」ということ？
  • 提案要旨：「医療資源効率化」と「経済波及効果」はまとめて「数億円単位」とせず分けて書いたほうが説得力が増しそう
  • 施策1・2とも：医療系のデータ活用において、患者のプライバシー保護が常に論点化するので、それに対するフォローがあるとよさそう。「クラウド上の管理であっても、医療従事者側の権限分けと、クラウドサーバにしっかりとしたファイヤーウォールの整備を厳格に実施することで、患者のデータおよびプライバシーの管理は現行以上に正確に実施される」的な内容
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（テストでコメント投稿したら消せなくなっちゃいました泣）

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#7119 の方に関してはまず現行#7119、#8000の効果をしっかりと見定めるところをやる、からはじめると良いと思っています。
#7119は消防側が主導している自治体が多く、#8000は子育て文脈で推進されている自治体が多いので、入れてみた結果として実際に軽症患者の流入抑制につながっているのかを、地域の病院と連携しながら効果を測定しているところまでやっている事例はほとんどありません。

ChatBotによる回答で負荷分散が図れるというのはそうだと思うのですが、利用する側としては薬が欲しいはずなので、夜間受診が困難な地域にお住まいの方向けにはオンライン診療等、処方薬の受け取りが可能な仕組みとセットで導入しないと、なかなか軽症患者の救急利用抑制にはつながらないのではないかと思っています。

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