ヘルスケア産業における生成AIの活用：藤田医科大学がAmazon Bedrockを活用して医療業務を変革した方法

本調査レポートは、藤田学園、藤田医科大学の公開情報および、藤田医科大学に行った取材を基に、同大学の医療デジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みとGenerative AI（生成AI：以下、GenAI）を活用した「退院時サマリー」の作成の事例を考察している。本事例では、GenAIの活用によって退院時サマリーの作成に関わる医療従事者の業務負担が軽減されることが明らかとなった。具体的には、1患者当たりの退院時サマリー作成時間を90％削減できる効果が期待される。また、藤田医科大学病院の経営戦略、ガバナンスに基づいたアプローチが、POC（Proof of Concept）から本番稼働、さらにはユースケースの拡張にも有効かつ重要であることが示された。「アジア太平洋地域の医療機関は、GenAIを今後2年間のテクノロジー投資の優先事項として挙げている。POCから本番環境への移行を成功させ、GenAIの採用の価値を最大限に引き出すためには、取り組むべき事柄がある。たとえば、信頼できるテクノロジーパートナーの選定、強力なデータガバナンスフレームワークの整備、経営目標／デジタル戦略に基づいたGenAIのユースケースの選定、GenAIの効果的な活用を可能とする知見やスキルの習得などである」と、IDC Asia/Pacific Health InsightsのシニアリサーチマネージャーであるManoj Vallikkatは述べている。

Table of Contents：目次

Executive Snapshot

概況

• アジア太平洋地域におけるヘルスケアDXの動向
• 医療情報の活用に挑む藤田医科大学
  • 藤田医科大学が注力するガバナンスと医療DXの推進
  • GenAIを活用した重要な課題への対応
• GenAIの事例：藤田医科大学がGenAIを活用して医療業務ワークフローを改善した方法
  • 背景：GenAIユースケースとしての退院時サマリー作成の選定
  • GenAIソリューション：Amazon Bedrock
    • 課題：不十分なデータ整備とスキルギャップ
    • 成果：退院時サマリー作成時間を90％短縮、POCから本番環境への移行
• 医療機関での利用にも適したAWS Bedrockの特徴
• IDCの視点
  • 運用上の優先事項
  • 優先するベンダーの特性
• 主な学習ポイント

ITバイヤーへの提言

参考資料

• 関連調査
• Synopsis

List of Figures (4)

• Executive Snapshot：ヘルスケア産業における生成AIの活用－藤田医科大学がAmazon Bedrockを活用して医療業務を変革した方法
• アジア太平洋地域の医療機関におけるテクノロジー投資領域、現在および今後12か月～18か月
• アジア太平洋地域の医療機関における運営上の優先事項
• AIテクノロジープロバイダーを評価、選定する際に重要視する項目