• 作成日 : 2026年6月11日

医療分野でのAI活用事例とは？AIが得意な領域・使い方を解説

AIは医療分野で、画像診断支援、問診、救急需要予測、検査画像の高精細化などに活用されています。AIを活用した医療は、医師の診断を置き換えるものではなく、病変候補の提示や情報整理、業務効率化を支える技術です。

この記事では、医療現場でのAI活用の基本、活用事例、導入時のメリットや注意点を解説します。

AIは医療でどのように活用されている？

AIは医師の代わりに診断するものではなく、画像・問診・検査・救急データなどを解析し、医療従事者の判断や業務を支援する技術として使われています。医療AIの中心は、診断の補助、見落とし防止、業務負担の軽減、患者案内の効率化です。

医療AIは診断を置き換えるのではなく補助する

医療AIの役割は、医師の診断や医療現場の判断を補助することです。AIが異常候補を示したり、症状に応じた受診先を案内したりしても、それだけで治療方針を確定するものではありません。

たとえば画像診断支援AIは、内視鏡画像やX線画像、CT、MRIなどを解析し、病変が疑われる領域を表示します。これにより、医師が確認すべき箇所を把握しやすくなります。

AIの結果はあくまで支援情報です。患者の症状、既往歴、検査結果、医師の診察所見を組み合わせて判断する点は変わりません。

AIが得意な領域はデータ解析と候補提示

AIが力を発揮しやすいのは、大量の画像や記録から特徴を読み取り、候補を提示する業務です。医療分野では、内視鏡画像、放射線画像、問診内容、救急搬送データなどが対象になります。

たとえば、同じ形式の画像を多数確認する検査では、AIが病変候補を検出することで、医師の確認作業を支えられます。また、問診では患者の回答をもとに関連する病名や受診先を整理できます。救急では、過去の出動データを解析し、需要が高まりそうな地域や時間帯を予測する活用も進んでいます。

医療現場でAI活用が進む背景

医療でAI活用が進む背景には、検査件数の増加、医療従事者の負担、患者案内の複雑化があります。医療機器の高性能化により得られる画像やデータは増え、限られた人員で確認する負担も大きくなっています。

AIは、この負担をすべて解消するものではありません。しかし、確認すべき箇所を示す、問診情報を整理する、救急需要を予測するなどの使い方であれば、現場の判断を支える手段になります。

医療AIの主な活用領域は？

医療AIは、画像診断支援、内視鏡検査、問診・患者案内、救急医療、検査装置の画像再構成などで活用されています。

【画像診断支援】病変候補の発見を助ける

画像診断支援AIは、内視鏡画像、X線画像、CT、MRIなどを解析し、異常が疑われる場所を示す用途で使われます。医師が大量の画像を確認する場面で、見落とし防止や確認作業の効率化に役立ちます。

富士フイルムの内視鏡診断支援機能「CAD EYE」は、深層学習を活用して開発され、内視鏡検査における病変の検出と鑑別をサポートする機能として説明されています。下部消化管向けでは、大腸内視鏡検査時のポリープなどの病変検出や腫瘍性・非腫瘍性の鑑別支援に使われます。

参考:内視鏡画像診断支援システム｜富士フイルムメディカル株式会社

【問診支援】受診前後の情報整理を助ける

問診支援AIは、患者が入力した症状や経過をもとに、関連する病名や受診先の候補を整理する仕組みです。診療前の情報収集や、患者がどの診療科を受診すべきか迷う場面で使われます。

Ubieの「ユビーメディカルナビ」は、ユビーAI問診などを含む医療機関向けサービスパッケージとして提供され、診察や受付業務の効率化、診療の質向上を支援すると説明されています。生活者向けの症状検索エンジン「ユビー」では、AIからの質問に答えることで、気になる症状に関連する病気や適切な医療機関を調べられると案内されています。

参考:ユビーメディカルナビ｜Ubie株式会社

【救急医療】需要予測や搬送判断に使われる

救急医療では、AIが過去の救急統計データや地域情報を解析し、救急需要の予測や隊の配置検討に使われています。病院内の診断支援だけでなく、病院に到着する前の医療体制にもAI活用が広がっています。

Smart119は、消防局が保有する救急統計データにAI技術を組み合わせ、将来の救急需要を予測し、部隊配置や増隊のシミュレーションを行うサービスを紹介しています。また、加古川市での取り組みでは、過去の統計データをAIで解析し、救急需要予測を救急隊の配備や編成に活かす内容が示されています。

参考:Smart119｜株式会社アンクス

医療AIの活用事例は？

ここでは、企業やサービスの公式ページで用途が確認できるものを紹介します。

オリンパスのEndoBRAINシリーズによる大腸内視鏡支援

オリンパスのEndoBRAINシリーズは、大腸内視鏡検査においてAIが病変の検出や鑑別を支援する事例です。内視鏡検査中の医師の負担軽減や、確認すべき病変候補の把握を助ける用途で紹介されています。

オリンパスは、2019年に内視鏡分野で国内初の薬事承認を取得したAI製品「EndoBRAIN」を発売し、その後「EndoBRAIN-EYE」「EndoBRAIN-Plus」「EndoBRAIN-UC」などを展開してきたと説明しています。2024年には「EndoBRAIN-X」を発表し、大腸内視鏡検査における病変検出から鑑別までの一連の工程をAIが支援するとしています。

参考:EndoBRAIN-X（エンドブレインエックス）｜オリンパス株式会社

AIメディカルサービスのgastroAIによる内視鏡画像診断支援

AIメディカルサービスのgastroAIは、胃や大腸の内視鏡画像診断を支援する医療AIの事例です。早期胃がんや腺腫が疑われる領域を検出し、医師の診断補助を行うソフトウェアとして紹介されています。

同社の公式ページでは、gastroAI model-G2が画像上早期胃がんおよび腺腫を疑う領域を検出し、医師の診断補助を行う内視鏡診断支援ソフトウェアと説明されています。また、gastroAI model-EIRLは大腸ポリープを対象にした内視鏡画像診断支援ソフトウェアとして掲載されています。

参考:内視鏡画像診断用ソフトウェア gastroAI｜株式会社AIメディカルサービス

キヤノンメディカルシステムズによる画像診断関連AI

キヤノンメディカルシステムズは、AIを活用した画像診断関連ソリューションを展開している事例です。診断の質の向上やCTにおける被ばく量の低減など、画像検査を支える技術としてAIを位置付けています。

同社のAIソリューションブランド「Altivity」では、機械学習・深層学習の技術と医療機器の技術を組み合わせ、診断の質向上やCTの被ばく量低減などに取り組んでいると説明されています。また、Vantage Gracianでは、ディープラーニング技術を用いて設計されたノイズ除去再構成技術を標準搭載し、MRI検査の高分解能化や診断支援につなげる製品情報が公開されています。

参考:Introducing our new approach to All in healthcare｜キヤノンメディカルシステムズ株式会社

AIを医療に導入するメリットは？

AIを医療に導入するメリットは、検査や問診で得られる情報を整理し、医療従事者の確認作業を支援できる点です。AIは反復的な確認作業と相性がよく、候補の抽出や注意喚起を通じて医師やスタッフの判断を補助できます。

見落とし防止につながりやすい

AIは、画像中の病変候補や異常が疑われる領域を表示することで、医師の確認を支援します。これにより、人の目だけで確認する場合に比べて、注意を向けるべき場所を把握しやすくなります。

医師がAIの表示を確認しながら観察することで、検査の流れを保ちつつ確認精度を高める設計になっています。

医療従事者の業務負担を減らしやすい

AIは、問診情報の整理、画像の候補抽出、救急需要の予測など、時間がかかる作業を補助できます。これにより、医療従事者が患者説明や最終判断に使える時間を確保しやすくなります。AIは医療現場の人員を置き換えるより、限られた人員がより判断に集中できる環境づくりに向いています。

患者の受診行動を支援できる

AIは、患者が自分の症状を整理し、どの医療機関や診療科を受診すべきか考える際にも使われます。受診前の不安を減らし、医師に伝える情報を整理する入口として役立ちます。

ただし、このようなサービスは医師の診断の代替ではありません。緊急性がある症状や強い不安がある場合は、AIの案内だけで判断せず、医療機関や救急相談窓口を利用する判断が現実的です。

医療AIを使う際の注意点は？

医療AIを使う際は、AIの結果を最終判断にしないこと、個人情報や医療データの扱いを確認すること、対象領域と限界を理解することが欠かせません。AIは便利な支援技術ですが、誤検出や見逃しの可能性を完全にはなくせません。

AIの判定だけで診断を確定しない

AIの表示は、医師が確認するための支援情報です。AIが候補を示したからといって必ず病気であるとは限らず、AIが示さなかったからといって異常がないとも言い切れません。

たとえば画像診断支援AIでは、病変が疑われる領域を枠で示す、音で知らせる、候補画像を整理するなどの機能が使われます。しかし、最終的に検査結果をどう解釈するかは、医師が他の情報と合わせて判断します。

個人情報と医療データの管理を確認する

医療AIでは、症状、検査画像、診療記録など、個人の健康に関わる情報を扱います。サービスを利用する際は、どの情報を入力するのか、保存されるのか、誰が閲覧できるのかを確認する視点が欠かせません。医療AIを導入・利用する側は、便利さだけでなく、データ管理、アクセス権限、利用目的の明示も確認する必要があります。

対象領域と限界を理解して使う

医療AIは、製品やサービスごとに対象領域が決まっています。内視鏡向けAI、MRI向けAI、問診向けAI、救急需要予測AIは、それぞれ扱うデータも目的も異なります。

たとえば、内視鏡画像診断支援AIは内視鏡検査中の画像解析に使われます。一方、救急需要予測AIは消防・救急の運用を支援するものであり、患者個人の診断を直接行うものではありません。医療AIを一括りにせず、「何を支援するAIなのか」を意識する必要があります。

AIを活用した医療事例は診断支援・問診・救急の分野で理解しよう

AIを医療に活用した事例を理解するには、画像診断支援、問診支援、救急需要予測、検査画像の高精細化という領域に分けて見ると整理しやすくなります。AIを活用した医療は、医師や医療従事者を置き換えるものではなく、病変候補の提示、情報整理、業務負担の軽減、患者案内を支える技術です。対象業務とAIの役割を分けて理解することが、医療AIを正しく把握する近道です。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。