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人工知能はシステム全体の変革により医療の生産性を劇的に向上させることができる

CNWグループ

木曜日、2026年2月19日 午後7:00 GMT+9 2分間の読み物

ブリティッシュコロンビア州バンクーバー、2026年2月19日 /CNW/ - 医療における人工知能（AI）の導入は巨大な生産性向上をもたらす可能性があるが、それは医療システムがAIを中心に再設計されている場合に限ると、独立したカナダの公共政策シンクタンクであるフレーザ研究所が本日発表した新しい研究が示している。

フレーザ研究所のロゴ (CNWグループ/フレーザ研究所)

“人工知能は、発見、診断、治療から管理、研究に至るまで、ほぼすべての医療の側面を根本的に変革し、改善する可能性を秘めている” と、トロント大学ロトマン経営学院のロトマン人工知能・医療担当チェアのアビ・ゴールドファーブは述べ、著書『システム全体の解決策の実装が医療における人工知能の影響を拡大できる方法』の著者でもある。

この研究は、すでに多くの医療プロセスでAIが効果的に使用されていることを記録しているが、現在のいわゆるポイントソリューション、つまり特定の既存のアプリケーションにAIを組み込む方法は、わずかな改善しかもたらさない。

重要なのは、AI導入による医療の大幅な生産性向上は、特定の活動だけでなく、医療の価値連鎖全体がAIを中心に再設計されたときにのみ実現するという点だ。

例えば、AI「記録者」は、医師と患者の会話から自動的に臨床ノートを生成するツールとして既に使用されている。これにより、医師が電子カルテに情報を入力する時間を節約できるが、システム全体の解決策では、例えば、AIが診察室の会話をさりげなく記録し、臨床ノートを構造化し、医療記録を更新し、フォローアップの予約を調整し、薬局と連携し、関連する検査結果をフラグ付けすることも可能になる。

同様に、医療研究と発見においては、機械学習ツールが既に過去の文献検索、統計分析、分子データベースの精査に使用されている。システム全体の解決策の例としては、「セルフドライビングラボ」が考えられ、AIが積極的に実験を設計・実行・適応し、人間の介入なしにリアルタイムで新薬の探索や治療プロトコルの最適化を加速させる。

“人工知能、特にAIを中心としたシステムソリューションは、医療にとって大きな可能性を秘めている” とゴールドファーブは述べた。

“この潜在能力を医療システムが実現できるかどうかは、医療リーダーがシステムレベルの再設計を受け入れる意志と、患者の健康を最優先に考える姿勢にかかっている。”

ストーリーは続く  

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フレーザ研究所は、バンクーバー、カルガリー、トロント、ハリファックス、モントリオールに事務所を持つ、独立したカナダの公共政策研究・教育機関であり、87か国のシンクタンクとグローバルなネットワークでつながっている。その使命は、政府の政策、起業家精神、選択が彼らの福祉に与える影響を研究、測定し、広く伝えることで、カナダ人とその家族、未来の世代の生活の質を向上させることにある。研究所の独立性を守るため、政府からの助成金や研究契約は受け入れていない。www.fraserinstitute.org を訪問してください。

Cision

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