AIは医療者の仕事を奪うのか？「AI壁打ち」から考えた、これからの医療と看護

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それではゆるーりとご覧ください。

先日、とても興味深い記事を読みました。

テーマは「AI壁打ち」。

医師が診療中に「何か引っかかる」と感じた症例について、生成AIに診断そのものを尋ねるのではなく、

「自分が見落としている鑑別診断はないか？」

と問いかけるというものです。

これ、私はとてもいいAIの使い方だと思いました。

知っていることと、思い出せることは違う

記事で紹介されていたのは、生後8か月の乳児のケースでした。

不機嫌でミルクを飲まない。発熱はなく、腹部が少し膨満している。

若手医師は胃腸炎、便秘、中耳炎などを考えていました。

ところがAIに、

「見落としている可能性のある重要な鑑別診断は？」

と尋ねたところ、候補のひとつに「腸重積」が挙がったそうです。

もちろん医師は腸重積を知らなかったわけではありません。

知識もある。
診た経験もある。

それでも、そのときはノロウイルスの流行期。

最近よく診ている病気に思考が引っ張られ、「今回も胃腸炎だろう」と考えてしまっていた。

人間には、こういうことがあります。

どれだけ経験を積んでも、どれだけ知識があっても、思い込みや認知バイアスを完全になくすことは難しい。

だからこそ、

「私、何か見落としてない？」

とAIに聞いてみる。

AIを「答えを出す人」ではなく、もう一人の壁打ち相手にする。

私は、この考え方にとても共感しました。

医療AIの臨床実装――医療現場で使用されるAI技術

私は医療DXには賛成です

私はどちらかというと、医療DXには賛成です。

そしてAIについても、

使えるものなら、もっと積極的に医療現場で使えばいい

と思っています。

もちろん、AIが出した答えをそのまま信じればいいという意味ではありません。

診断や治療の最終判断をAIに丸投げすることとも違います。

でも、一人の医療者が考えたことに対して、

「こんな可能性もありませんか？」

「この視点が抜けていませんか？」

とAIが補助してくれる。

その結果、患者さんの安全につながるのであれば、使わない理由はないのではないでしょうか。

むしろ人間とAI、それぞれの強みを組み合わせればいい。

私はそう思います。

中小病院・診療所のためのChatGPT＆生成AI超実践ガイド：DXからAXへ：リソース不足の医療現場が大きく変わる！

看護だって「AI壁打ち」があっていい

そしてこれは、医師の診断だけの話ではありません。

看護にも使えると思うのです。

例えば患者さんの情報を整理して、自分なりに看護上の問題を考えたあと、

「この患者さんについて、私が見落としている看護上の問題はありませんか？」

「転倒リスクについて、ほかに確認すべき点は？」

「退院支援を考えるうえで不足している視点は？」

「このケア計画に抜けている視点は？」

そんなふうにAIと壁打ちする。

もちろん患者さんを直接見ているのは看護師です。

AIには表情も分からない。
声のトーンも分からない。
手を握ったときの反応も分からない。

だから、最終的に判断するのは人間です。

でも、

「自分一人では気づかなかった視点をもらう」

という使い方なら、AIはかなり優秀な相棒になると思っています。

超実践 医療DX：達人たちが指南！これからデジタルを導入・運用する医師・医療従事者のための

そして私が一番期待しているのは「管理業務」

今、看護管理の仕事をしていて思います。

とにかく、

管理者の仕事、多すぎません？（笑）

勤務表。
会議資料。
議事録。
目標管理。
研修資料。
マニュアル作成。
インシデント分析。
スタッフ教育。
面談。
病床管理。
各種データ集計。

もちろん、その一つひとつに意味があります。

でも、全部を管理者自身がゼロから作る必要があるのだろうか、とも思うのです。

文章のたたき台をAIに作ってもらう。

データを整理する。

会議資料の構成を考えてもらう。

長い文章を要約する。

アイデアを壁打ちする。

勤務表作成を補助してもらう。

そうやって30分かかっていた仕事が10分になったら。

1時間かかっていた仕事が20分になったら。

積み重なれば、とても大きな時間になります。

5日間で学ぶ看護DX超入門

「管理職になりたくない」を少し変えられるかもしれない

看護の世界では、

「師長にはなりたくない」

「管理職は大変そう」

という声をよく聞きます。

分かります。

実際、大変です（笑）。

責任は増える。
仕事も増える。
スタッフのことも考えなければならない。
病院経営も考えなければならない。

それなのに事務作業まで山ほどある。

これでは管理職を魅力的な仕事だと思えない人が増えても、不思議ではありません。

でも、もしAIによって事務的な負担を減らすことができたらどうでしょう。

管理者がパソコンの前で書類を作る時間を減らして、

スタッフと話す時間に使える。

病棟を歩く時間に使える。

患者さんを見る時間に使える。

若い看護師を育てる時間に使える。

私は、こちらのほうがずっと大切だと思っています。

「お金がない」「知識がない」「やる人がいない」から始める看護DX：DXは予算の潤沢な大病院でなくても、専門家不在・ITの素人でも推進できるんです！ (NurseTech)

AIに仕事を奪われるのではなく、仕事を返してもらう

AIの話になると、

「人間の仕事が奪われる」

という話がよく出ます。

でも医療や看護について、私は少し違う見方をしています。

もしかするとAIは、

医療者が本来やりたかった仕事を、私たちに返してくれる存在になるかもしれない。

書類を書くために看護師になったわけではない。

勤務表を作るために師長になったわけでもない。

患者さんを看たい。

スタッフを育てたい。

より良い病棟をつくりたい。

そのための時間をAIが生み出してくれるのであれば、私は大いに使えばいいと思っています。

ただし、AIは万能ではありません。

患者情報の取り扱いには十分注意する。

AIの回答を鵜呑みにしない。

そして最後は、自分で考えて判断する。

この3つは絶対に忘れてはいけないでしょう。

AIは「答え」ではなく「もう一つの視点」

今回の記事で、私が一番心に残ったのは、

AIに答えを求めるのではなく、自分の盲点を尋ねる

という使い方でした。

これは医師にも看護師にも、そして管理者にも使える考え方だと思います。

「私の考えに抜けているところはない？」

「別の見方はできない？」

「もっといい方法はない？」

そんな問いをAIに投げてみる。

そして返ってきた答えを材料に、もう一度自分で考える。

AIが決めるのではありません。

AIと考えて、人間が決める。

これからの医療や看護に必要なのは、そんな距離感なのかもしれません。

AIか、人間か。

どちらかを選ぶ必要なんてない。

人間の経験と判断力に、AIという新しい視点をひとつ足す。

私はそんな医療DXなら、どんどん進んでほしいと思っています。

そして何より、AIによって医療者の仕事が少し軽くなり、その分の時間を患者さんやスタッフに返すことができたなら。

それこそが、医療現場でAIを使う大きな意味なのではないでしょうか。

今日もゆるーりとね💕