Ubieによる医療問診の効率化と現場への影響

背景・課題

高齢社会の進展と医療現場のリソース不足により、問診業務の効率化や患者一人ひとりに合った応対の質向上が求められています。従来の問診票では症状の聞き漏れや医師への情報伝達の手間が課題となっていました。

AI活用ソリューション

Ubieは、AIを活用した問診サービスを国内外1500近くの医療機関に提供しています。患者は自身のスマートフォンやタブレットで問診に回答し、その内容をもとにAIが追加質問を生成。これにより医師への情報伝達の標準化と、聞き漏れ防止、初診時の患者負担軽減が実現します。導入医療機関では実地検証を重ね、2023年の日本医師会の調査等においても効果が報告されています。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

2023年の導入実績では、外来患者の待ち時間削減・問診精度向上が確認されています。また、導入病院の職員アンケートで8割以上が「業務負担が減った」と回答。患者アンケートでも「説明がスムーズ」「症状が伝えやすい」と高評価。コストパフォーマンスも、AI問診導入コストに対する月当たりの人件費削減や再来率の部分改善で回収できているケースが多い。

実事例

東京都内の総合病院では、Ubie導入で新患受け入れ窓口の問診対応が大幅に効率化。患者の利便性・職員の負担減双方に効果あり、医師会報や院内広報誌にも客観的に掲載。問診の聞き漏れ件数も従来の半数以下に減少。

https://ubie.life/cases/

さらなる展開

AI問診を入口としたデジタル問診情報の標準化は、高齢者施設や在宅医療現場など幅広い分野へ応用が進む可能性が高い。ユーザー体験の定期的なフィードバックや、診療報酬改定への対応も課題であり、現場主導の検証・改善を続けながら今後も展開が広がる見込み。

導入ロードマップ

1. 現状分析・課題抽出 - 既存の問診フローと運用のボトルネック（聞き漏れ・転記作業・患者負担等）を各部署で詳細に確認。スタッフアンケートや担当医師と現場巡回も実施。
2. PoC（実地検証）段階 - 一定期間・一部診療科でAI問診を試験導入し、受付・診察現場での有用性やトラブル事例も評価。スタッフ・患者双方へのヒアリング調査を実施。
3. 効果測定・データ共有 - 受付から診察までのリードタイム、医師やスタッフの業務時間、および患者・職員アンケートを定量的に比較。客観データと主観意見双方を管理会議などで情報共有。
4. 本格導入判断と研修 - 経営・現場サイドの合意をもとに全科展開へ移行。現場向け研修（操作・トラブル対処・患者対応等）を実施。ベンダーサポート窓口体制も整備。
5. 運用・定期見直し - 定期的に運用データ・現場の声を振り返り、アップデートや問題点の改善を推進。院内外の情報共有や学会等での事例発信にも活用。