医療DXのために重点的に投資すべきAI分野（v0.5）

提案要旨

東京都における医療DX戦略の一環として、生成AI技術を活用した2つの施策を提案する。いずれも現行業務の効率化や都民の利便性向上に寄与するものであり、特に都立病院および都民を対象とするスケーラブルな導入が可能である。

施策1：医用画像診断AIの都立病院全体への導入
放射線診断医不足に対応し、AIによる画像診断支援を活用することで診断精度向上・医師負担軽減・早期治療を促進する。
施策2：都民向け24時間AI健康相談チャットボットの導入
既存の電話相談窓口（#7119等）の負荷を軽減し、夜間・休日を含めた適切な医療行動を都民が取れるよう支援する。

いずれの施策も、年間数万時間規模の時間削減と、数億円単位の医療資源効率化・経済波及効果が期待される。

以下の「東京都AI戦略いどばた会議」議事録を参照。東京都での生成AI技術の活用策として、可能そうな施策を10個挙げた上で、議論をしてもらった。その上で、肯定的な意見が多く集まり、実現可能性が高いとのコンセンサスが取れた2つの施策をピックアップした。

都立病院に対し、X線・CT・MRIなどの医用画像をAIが解析・診断補助するシステムを導入。誤診リスクを低減し、放射線科医の業務を効率化。

諸外国に比べても負担の大きい日本の放射線科医の業務を効率化
- 海外平均に比べて日本の放射線科医の読影負担は4倍以上
  - 参照：原子力産業新聞
- 放射線科医の数は海外平均の3分の1で、26カ国中最下位
  - 参照：日本放射線科専門医会WG報告
放射線科医の読影時間を 約40%削減 可能との報告あり
年間100万件規模の読影において 数万時間の削減効果
誤診・見落としリスクの低減による患者アウトカムの改善
医療費削減（再検査、誤診による治療等）にも寄与

削減時間：年間50万件 × 6分短縮＝約50,000時間
- 読影時間が42％短縮されたとの報告
  - 参照：海外研究
- 都立病院での放射線診療数は50万件程度と試算
  - 参照：墨東病院単独で年間13.4万件
- 1件あたりに必要な読影時間は14.6分
  - 参照：日本放射線科専門医会
読影精度向上：特定疾患で感度+10%の向上事例あり
- 参照：海外研究
医療費節減：誤診・見逃し回避により医療費も節減できる可能性
- 特に、早期ガン治療は治療費が大幅に安価になるため、効果が大きい
- 参照：米国では投資額の4.5倍のリターン

初期費用：30〜40億円（都立14病院で導入、クラウド/AI構築、データ整備含む）
- 参照：米国病院では5年で初期コストに2.4億円を要した
年間運用費：3〜4億円（ライセンス更新、保守、AI更新、教育費等）
- 参照：オーストラリアの医療AIソリューションは1病院で年間18万ドル(2500万円)

リスク	対処方法
誤検出・見落とし	AIは補助に留め、医師の最終判断を徹底
過信による判断ミス	教育徹底、説明可能なAI（XAI）を導入
データ品質・プライバシー	匿名化・セキュリティ対策、クラウドは国内拠点利用厳格なアクセス管理と堅牢なセキュリティ対策による高水準なプライバシー保護。
医療従事者の抵抗感	トライアル実施、段階導入、研修とフィードバック反映
システム障害	冗長構成、オフライン対応プロトコル整備

国内：慶應義塾大学病院、地方中規模病院などがAI導入し再検査率10%削減
- 参照：慶應義塾大学病院でのAIによる画像診断支援システムの開発・導入
- 参照：中規模病院の事例
海外：NHS（英国）や米国大病院にてAI導入、ROIは投資の4.5倍との事例も
- 参照：NHS
- 参照：米国大病院の事例

都民がスマホやPCで気軽に健康相談できるチャットボットを提供し、症状からの緊急度判定や対応アドバイスを自動化。既存電話相談（#7119等）を補完。

利用件数：年10万件利用
- 埼玉の同様事例との人口比より算出（東京都は埼玉県の2倍の人口）
  - 参照：埼玉県AI救急相談
  - 参照：埼玉県の事例では1日100件の相談
対応時間削減：10万件 × 平均5分＝ 8,300時間の人手削減
不必要な救急車・外来の削減：軽症受診の抑制で医療費年間5億円節減
- 救急車1件あたりに必要な税金は4.5万円
  - 年5,000件の出動が減ると少なめに仮定しても、2〜3億円節減
  - 参照：埼玉県の事例では相談件数の80％が救急車不要 -　医療費の削減や人件費削減の効果も踏まえると、さらに医療費は削減できる
+α 市民の自己判断ミスによる手遅れを低減

初期費用：2,000〜3,000万円（AI開発、UI構築、LINE連携等）
- 開発費は以下のように1,800万円ほど。データ整備や人件費などを含めても2,000万円〜3,000万円程度か
  - 参照：埼玉県AI救急相談の開発業務委託は1,782万円
年間運用費：1,000〜2,000万円（クラウド費、データベース更新、検証費用等）

リスク	対処方法
誤案内（誤った医療判断）	医師監修のQA＋高リスク時は人間に自動転送
プライバシーリスク	匿名相談＋SSL暗号化＋情報保存期間の明確化厳格なアクセス管理と堅牢なセキュリティ対策
緊急時対応遅れ	高リスク文言入力時は即119案内、ショートカット実装
サービス過負荷	スケーラブル構成、アクセス集中時の簡易モード提供
信頼性の担保	都公式発信、監修体制の開示、FAQの改善プロセスを公開