UbieのAI問診システムを用いた医療現場の質向上：現場での実証結果のご紹介
背景・課題
多忙な医療現場では、問診票のみでは患者さんの症状を十分に把握できないことがあり、医師・スタッフの負担増や適切な診断機会の損失が課題となっていました。一方で、問診内容の標準化や情報の網羅性を高めるニーズも増しています。
AI活用ソリューション
Ubieが提供するAI問診システムは、患者さん自身がタブレットを使い症状や状況について段階的に記入する仕組みです。約5万件の医学論文と実臨床データから学習したAIが、患者ごとに最適な質問を提示し、幅広く情報を収集します。本システムは複数の医療機関でパイロット導入され、医師・患者双方のフィードバックをもとに運用が最適化されています。AIが問診の項目漏れや重要リスクを補助的に示唆するため、医師の診療のサポートとなり、スタッフ全体の業務効率にも寄与しています。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 紙や汎用問診票ベースの運用で、医師やスタッフが追加質問を毎回行う必要があり診療の手間が多かった。他院との情報共有も困難でした。
- 初診1件あたりの問診・情報整理時間が従来の平均15分→約12分に短縮（N=2100件、3医療機関平均）
導入後 (After)
- タブレット問診の導入により収集情報が標準化され、確認事項のヌケモレが減少。カルテ連携により、初診時の問診業務が約20%短縮されました。
イメージ図
成果・効果・ROI
初診問診プロセスの効率化・標準化により、医師・看護師業務工数の削減、カルテ転記ミス削減、患者満足度の微増（院内アンケートにて約4%向上）などの効果が確認されました。現状では診断精度そのものへの直接的な有意差は未観測ですが、情報ヌケモレ防止には一定の効果が認められています。
実事例
Ubieは実臨床データに基づき問診プロセスをアシストするAIを提供。数千件の実運用を通して医師・患者双方のフィードバックを反映し、業務効率や安心感の向上に貢献しています。診断精度というよりも情報整理・収集業務の質向上が主な成果として得られています。
さらなる展開
今後は多診療科間でのデータ活用や、在宅問診対応、他システムとの連携強化など、更なる拡張性や業務改善が期待されます。現状では医療従事者のサポートツールとしての立ち位置が中心です。
導入ロードマップ
- 現状分析 - 現行問診オペレーションや情報収集の課題を整理、AI問診導入の妥当性・必要性を検討
- PoCに基づく評価 - パイロット導入施設での業務改善度やフィードバックをもとに質的・量的評価を実施
- 本番導入 - 職員向け研修を経て正式運用開始。継続的なモニタリング・改善サイクルに着手
- 多診療科での展開 - 効果実績を踏まえ、他科・他拠点へのシステム展開や、将来的な在宅医療連携も検討
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。