AI技術を活用し、根本的な業務課題抽出に向けたデータ分析の有効性を検証

東北大学は9月21日、「医師の働き方改革」に向け、カメラ映像やウェアラブルデバイスで取得したデータを解析するAI（人工知能）技術を活用し、医師の業務課題の抽出と改善策の提示を行う新たな要因解析モデルの有効性を検証する実証実験を、10月1日から開始すると発表した。これは、日本電気株式会社（以下、NEC）と同大病院によるもの。

画像はリリースより
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「勤務医の時間外労働の年間上限は原則960時間とする」など、2024年4月から適用開始される「医師の働き方改革」に対し、医療現場ではこれまで以上に医師の業務を効率化する取り組みが重要になっている。今後、医療現場における良質・適切な医療を効率的かつ持続的に提供する体制の確保に向けて、医師の労働環境の改善や健康維持、非医療業務の効率化などの働き方改革に向けた取り組みが求められている。

今回の実証は、東北大学の「未来型医療創造卓越大学院プログラム」を起点として、同大病院耳鼻咽喉科・頭頸部外科の医師を対象に、同院スマートホスピタルプロジェクトの一環として開設した課題解決実証フィールド「オープン・ベッド・ラボ（OBL）」と、ベッドサイドソリューションプログラム「アカデミック・サイエンス・ユニット（ASU）」での医療現場観察とを活用し、業務種別ごとに業務の量や質、および医師の肉体的負荷や心理的負荷を可視化し、根本的な業務課題の抽出に向けたデータ分析の有効性を検証するというもの。

ウェアラブルデバイスなどから業務内容を自動分析、改善につながる課題も抽出

具体的には、医師の動線上に設置したカメラ映像や、医師が装着するウェアラブルデバイスから取得する情報（加速度や脈波・発汗等の生理情報）を分析し、活動内容（診察、PC操作、患者説明、移動など）やストレス度（肉体的負荷、心理的負荷）を可視化する。

これらの情報に加え、入退室情報や端末操作のログ情報を合わせて分析し、NEC独自の要因解析モデルで医師の業務内容を自動で分析し、業務の効率化と持続化の両立に向けた業務改善の要因を推定。分析結果から改善につながる課題を自動的に抽出し、業務改善効果の検証までを行うとしている。

医師だけでなく病院内全体の労働環境・経営改善を両立させる解決手段の提案に取り組む

このように、同実証では医師の業務種別ごとに業務の量や質にとどまらず、肉体的負荷や心理的負荷までを可視化・分析し、持続可能な医療の実現に向けた業務課題の抽出と、具体的な改善策を自動で導き出す「医師の業務改善要因解析モデル」を確立し、その改善効果の検証を行い、その成果を踏まえて同モデルの実用化を目指すとしている。

両者は「本実証を通じて、今後、医師だけでなく病院内全体の労働環境改善と経営改善を両立させる解決手段の提案に取り組んでいく」と、述べている。（QLifePro編集部）