東北大学病院、医師の働き方改革に向け課題と改善策をAIで自動抽出する実証実験

　東北大学病院が取り組むのは、勤務医の業務課題と、その改善策をAI（人工知能）技術を使って抽出するための実証実験。病院内のカメラ映像や医師が身に付けるウェアラブルデバイスで取得したデータを解析する（図1）。改善策を自動で導き出す「医師の業務改善要因分析モデル」の効果を検証するのを目的に、2022年10月1日に開始した。

図1：東北大学病院が取り組む医師の業務課題抽出に向けた実証実験の概要

　実験では、耳鼻咽喉科・頭頸部外科に勤務する医師を対象に、業務種別の業務量や質、肉体的／心理的負荷を分析する。主に（1）働き方の多面的な可視化と、（2）業務課題の抽出と改善策の提示の2段階に分けて実施する。

　働き方の多面的な可視化では、医師の動線上に設置したカメラの映像やウェアラブルデバイスから医師の動きの加速度を分析し、診察、PC操作、患者への説明といった活動内容を把握する。ウェアラブルデバイスからは脳波・発汗などの生理情報も取得･分析し、ストレス度を把握する。PC端末の操作ログから業務に要した時間も取得する。

　業務課題の抽出と改善策の提示では、働き方の可視化で得た情報を基に、要因解析モデルを用いて業務内容を分析し、他の医師との平均差や特性、業務量の差などを可視化し、効率化と持続化を両立できる改善要因を推定する。提示された改善方法に則った効果までを検証する。

　要因解析にはNEC独自のモデルを使用する。東北大学病院とNECは、実証の成果を踏まえ、同モデルの実用化を目指す。医師だけでなく、病院内全体の労働環境改善と経営改善を両立させる解決手段の提案にも取り組むという。

　医師の働き方改革では、勤務医の時間外労働の年間上限を原則960時間とすることなどが2024年4月から適用される。医療現場では、労働環境の改善や健康維持、非医療業務の効率化などに向けた取り組みが求められている。