医療AIとは？医師の仕事への影響と求められる職種も紹介

医療AIとは？厚生労働省が定める6つの重点領域で理解する

 

医療AIの全体像をつかむには、厚生労働省が示す分類を知ることが近道です。

ここでは医療AIの定義と、6つの重点領域を整理します。

 

医療AIの定義

 

医療AIとは、画像診断や問診、業務効率化など医療現場のさまざまな場面でAI技術を活用する取り組みのことです。

単純作業の自動化にとどまらず、医師の診断支援や新薬開発の加速など、専門性の高い業務領域にまで応用が広がっています。

従来のシステム化が「業務の電子化」を目的としていたのに対し、医療AIは画像や文章、音声といった非構造化データを学習し、人間の判断を補助する役割を担います。

単なる効率化ツールというより、医師の判断を支える補助役として位置づけられる場面が増えてきました。

医療AIは、医療現場が抱える人手不足や地域格差といった課題の解決策としても注目されています。

 

厚生労働省が定める医療AI重点6領域一覧

 

厚生労働省は、医療AIの開発・実用化を重点的に進める領域として、2017年6月に開かれた「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」で次の6つを選定しました。

 

 

この6領域は、厚生労働省の資料でも繰り返し言及される分類で、医療AIを理解するうえでの共通言語です。

次の章では、それぞれの領域で実際にどのような活用が進んでいるのかを、企業名やサービス名とともに解説します。

参考：厚生労働省「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム 議論の整理（案）」

 

 

 

【領域別】医療AIの活用事例｜導入企業・サービスを紹介

 

医療AIは研究段階を超え、実際の医療現場やヘルスケア事業の中で稼働しているケースが数多くあります。

ここでは6領域ごとに代表的な活用事例を取り上げ、どのような技術がどのような課題を解決しているのかを解説します。

領域によって普及度や技術の成熟度に差があるため、それぞれの特徴も確認しましょう。

 

ゲノム医療領域の医療AI活用事例

 

ゲノム医療領域の医療AIは、膨大な遺伝子情報を解析し、個々の患者に適した治療法の検討を支援する取り組みです。

代表的なのが「がんゲノム医療」の分野で、がん細胞の遺伝子変異をAIが解析し、効果が見込める分子標的薬の候補を示す仕組みの実用化が進められています。

遺伝子変異の解釈には専門家の知見と多くの時間が必要です。そのため、AIによる解析や候補提示の支援は、研究機関や医療機関から期待されています。

創薬企業との連携により、希少疾患やこれまで有効な治療法がなかった疾患への新たなアプローチが見つかる可能性もあります。

ゲノム医療のAIは、臨床現場全体への普及にはまだ至っていません。ただし、精密医療（プレシジョン・メディシン）を支える基盤技術として、今後さらに存在感を増していくと考えられます。

研究機関と医療機関、企業の連携が進むほど、実用化のスピードも加速していくと見込まれます。

 

画像診断支援領域の医療AI活用事例

 

画像診断支援は、医療AIの中でも実用化が進んでいる領域です。CTやMRI、X線画像、内視鏡画像などをAIが解析し、病変の疑いがある箇所を検出することで、医師の読影業務を支援します。

国内では、富士フイルム株式会社やキヤノンメディカルシステムズ株式会社といった医療機器メーカーが、画像診断を支援するAI技術の開発・提供に力を入れてきました。

スタートアップでは、エルピクセル株式会社が提供する「EIRL Brain Aneurysm」が、脳MRA画像から脳動脈瘤の疑いがある候補を検出するソフトウェアとして知られています。株式会社メドメインの病理画像の解析システムも、代表例の一つです。

内視鏡分野では、大腸ポリープの検出を支援するAIの実用化が進んでいます。検査中にリアルタイムで疑いがある箇所を強調表示する仕組みにより、見落としのリスク低減が期待されている点が特徴です。

医療AIは医師の経験年数による読影精度のばらつきを補う役割も果たすため、専門医が少ない医療機関にとって価値の高い技術です。

制度面の整備も進んでおり、令和6年度（2024年度）の診療報酬改定では、内視鏡的大腸ポリープ・粘膜切除術に「病変検出支援プログラム加算」（60点）が新設され、AI内視鏡が診療報酬上で個別に評価されました。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

診断・治療支援領域の医療AI活用事例（AI問診・オンライン診療）

 

診断・治療支援領域の医療AIは、問診内容や臨床データをAIが分析し、医師の診断や治療方針の決定を支援する取り組みとして広がっています。特に注目されているのが「AI問診」です。

Ubie株式会社が提供するAI問診サービスは、患者がタブレットやスマートフォンで症状を入力すると、AIが想定される疾患を整理して医師に提示する仕組みです。

問診にかかる時間を短縮しつつ、聞き漏らしを防ぐ効果が期待されています。オンライン診療の分野では、プラットフォームを提供する株式会社MICINなどが、診療のデジタル化を担う存在です。

全国調査では、病名候補の提案やAI問診ツールを使っている医療機関は6.5%でした。導入した施設からは、電子カルテの記載時間や問診時間の短縮、従来の紙の問診より詳しく聞き取れる点が利点として挙がりました。

治療計画の立案支援では、AIが過去の症例データや診療ガイドラインを学習し、医師が方針を検討する際の参考情報を提示する役割を担います。

糖尿病や高血圧といった生活習慣病の領域では、検査値やライフログデータをAIが分析し、個別に最適化した指導内容を提案する仕組みも登場している段階です。

診断・治療支援の医療AIは、医師の最終判断を置き換えるものではなく、判断材料を整理して提供する「アシスタント」としての役割が明確になってきました。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

【あわせて読みたい】医療×IT企業のランキングはこちら⇓

 

医薬品開発領域の医療AI活用事例

 

医薬品開発領域の医療AIは、新薬候補物質の探索や臨床試験の設計を支援し、開発にかかる期間とコストの圧縮を目指す取り組みです。

新薬の開発には9〜17年を要し、10年以上の時間と数百億〜数千億円規模の費用が必要とされます。

生成AIを活用して、特定の疾患に効果が見込める化合物の構造を予測する研究も盛んです。

製薬企業とAIスタートアップの協業により、候補物質の絞り込みにかかる時間の短縮を目指す動きが広がっています。

臨床試験の分野では、電子カルテのデータから被験者の適格基準に合う候補者を抽出する仕組みの実用化に向けた取り組みが進んでいます。

従来は人手で行っていた候補者探しの工数を削減できる点がメリットです。医薬品開発の医療AIは、創薬ビジネスの将来性を考えるうえで欠かせない分野です。

（参考：厚生労働省「厚生労働省資料（出典：日本製薬工業協会「DATA BOOK 2021」）」）

 

介護・認知症領域の医療AI活用事例

 

介護・認知症領域では、高齢化が進む日本社会の課題解決策として、医療AIへの期待が高まっています。代表的な活用例が、見守りセンサーやカメラとAIを組み合わせた見守りシステムです。

転倒やベッドからの離床を検知して介護職員に通知する仕組みにより、夜間巡回の負担軽減につながっています。

全国の医療機関を対象にした調査でも、転倒検知・見守り機器を使用している施設は約2割にのぼりました。AI関連機器の中では導入が進んでいる分野です。

認知症領域では、AIが会話内容や行動パターンを分析し、認知機能の変化を早期に察知する研究も進められています。

ケアプランの作成業務をAIが支援するサービスも登場しており、利用者の心身状態や過去の記録をもとに、ケアマネジャーが作成する際のたたき台を自動生成する仕組みです。

属人化しやすかったケアプラン作成の標準化にもつながると期待されています。

介護現場は深刻な人手不足に直面しており、医療AIによる業務効率化は経営面でも大きな意味を持ちます。

見守りやケアプラン作成といった定型的な業務をAIに任せることで、介護職員は利用者への直接的なケアにより時間を割けるようになります。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

手術支援領域の医療AI活用事例

 

手術支援領域の医療AIは、執刀医の視覚情報を補助したり、手術ロボットの精度を高めたりする技術として研究開発が進んでいます。

内視鏡手術やロボット支援手術で、AIが臓器や血管の位置をリアルタイムで識別し、重要な部位を強調表示する仕組みが代表例です。

これにより、臓器損傷や出血といった合併症のリスクを低減できる可能性があるとされています。

手術支援ロボットに画像認識技術を組み合わせる取り組みも増えており、国内の医療機器メーカーや大学病院でも独自の手術支援AIの研究開発が進められている状況です。

手術支援AIは、執刀医の経験や勘に依存していた部分を可視化し、若手医師への技術継承にも役立つと評価されています。

手術という専門性の高い領域にまで活用が広がっている点は、医療AI全体の技術的な成熟を象徴する動きです。

 

 

 

日本における医療AIの導入率・市場規模【調査データ】

 

医療AIの導入や投資を検討するうえで気になるのが、実際にどれだけ普及しているのかという定量的なデータです。

ここでは公的な調査と市場予測の両面から、医療AIの現在地を確認します。

 

医療AIの導入率は製品群で大きく異なる｜領域別の導入状況

 

厚生労働科学研究による全国調査（2024年1〜4月実施、949施設が回答）では、医療機関専用として使われる医療AI製品の導入率は、翻訳と転倒検知・見守りを除き、製品群により0〜6.6%と低い水準でした。

内訳は、内視鏡6.6%、X線撮影6.5%、病名候補提案・AI問診6.5%、CT4.9%、MRI4.6%などです。

一方で、翻訳製品は26.4%、転倒検知・見守り機器は約2割と、診療科を問わず使える機能では導入が始まっています。

病床規模による差も大きく、400床以上の病院では内視鏡18.0%、CT16.4%、MRI13.5%と、小規模な施設より導入が進んでいます。

導入しない理由として最も多かったのは「現状で運営できている」という回答で、製品群により51.7〜76.2%にのぼりました。

医療AIの導入率は決して高くありませんが、施設規模や領域によって濃淡がある点を理解しておく必要があります。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

医療AI市場規模と将来性

 

医療AIの市場規模は、国内外ともに今後大きく拡大すると予測されています。背景には、高齢化による医療需要の増加、医療従事者の不足、画像診断AIをはじめとする技術の実用化があります。

DIGITIMES Researchは、ヘルスケア向けAIアプリケーションの世界市場が2023年の192億米ドルから、2030年には1,597億米ドルへ、年平均成長率35.8%で拡大すると推計しています。

調査機関によって前提や対象範囲が異なるため、予測値には幅がある点に留意が必要です。

国内では、政府が医療DXを推進しており、診療報酬上の評価といった制度面の後押しも進みつつあります。

市場の成長とともに、医療AIを開発・運用できる専門職への需要も高まっていくと考えられます。この点は、後述する職種・転職市場の章で詳しく取り上げます。

（参考：DIGITIMES Research「Global and Taiwan AI healthcare markets estimated to see robust CAGR from 2023 to 2030, says DIGITIMES Research」）

 

 

 

医療AI導入の4つのメリット

 

医療AIの導入によって医療現場にもたらされる代表的なメリットは、4つあります。

課題・デメリットとの対比表とあわせて整理します。

 

項目	メリット	課題・デメリット
診断	精度向上・見落とし防止	判断根拠の不透明さ
業務	医療従事者の負担軽減	導入・運用コストの高さ
提供体制	地域医療格差の解消	個人情報保護リスク
研究開発	新たな治療法の創出	誤診時の責任の所在

 

医療AIによる診断精度の向上・見落とし防止

 

医療AIは画像診断において、人の目では見落としやすい微細な病変の検出を支援します。

大量の症例データを学習したAIが、肺結節やポリープといった病変候補を漏れなく抽出することで、診断精度の底上げにつながります。

経験の浅い医師でも、AIの支援によって一定水準の読影精度を維持しやすくなる点も見逃せません。ダブルチェックの役割を担うことで、医療ミスの防止にも貢献すると考えられます。

全国調査でも、画像診断支援AIを使っている医療機関から、放射線レポート作成時の見逃し防止や、経験の浅い医師・研修医の補助といった活用場面が挙がっています。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

医療AIによる医療従事者の業務負担軽減

 

AI問診や音声入力による電子カルテ作成支援は、医師・看護師の事務作業にかかる時間を減らします。

問診票の内容整理やカルテへの転記をAIが肩代わりすることで、医療従事者は診療行為により多くの時間を割けるようになります。

全国調査でも、AI問診ツールを使う施設から、電子カルテの記載時間や問診時間の短縮、ペーパーレス化が利点として挙がりました。音声入力は、会議の議事録作成や看護業務の入力支援にも使われています。

医療AIは医師不足そのものを解消するわけではありませんが、限られた人数で医療サービスの質を保つ手段として期待されています。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

医療AIによる地域医療格差の解消

 

専門医が不足している地域でも、医療AIを画像診断やオンライン診療と組み合わせることで、都市部に近い水準の医療サービスを提供できる可能性が広がります。

遠隔地の医療機関が診断支援AIを活用すると、専門医が常駐していなくても一定水準の診断精度を確保しやすくなる傾向です。

厚生労働省のコンソーシアム資料でも、AI活用への期待として、全国どこでも質の高い医療を受けられる環境の整備が挙げられています。

ただし、前述の全国調査では、医療資源の多い地域と少ない地域のあいだで導入率に差は確認されませんでした。医療AIが格差の解消に結びつくかどうかは、今後の普及と運用の進み方に左右されます。

（参考：厚生労働省「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム 議論の整理と今後の方向性」）

 

医療AIによる新たな治療法・診断方法の創出

 

医療AIによる大量データの解析は、人間では気づきにくかった疾患の兆候や治療法との相関関係を発見するきっかけになります。

ゲノム解析や医薬品開発の章で紹介したように、膨大な臨床データの分析から新たな治療アプローチの発見につながる取り組みも進められています。

将来的には、個々の患者の体質や遺伝情報に合わせた「個別化医療」の実現が加速していくでしょう。研究者や投資家にとっても、この領域の技術革新は注目度の高いテーマです。

 

 

 

医療AI導入の3つの課題・デメリット

 

医療AIには多くのメリットがある一方で、導入にあたって解決が必要な課題も残っています。

導入を検討する際に確認しておきたい観点は、次の3つです。

 

医療AIの導入・運用コストの高さ

 

医療AIシステムの導入には、ソフトウェアのライセンス費用に加え、既存の電子カルテや画像管理システムとの連携費用、職員向けの研修費用がかかります。保守・アップデートの運用費用も継続的に発生します。

全国調査で、内視鏡・CT・MRI・X線撮影などの読影補助AIを導入しない理由を見ると、「導入・維持コストが高い」は本体部分で36.3〜38.6%、インフラや外部機器との接続部分で34.3〜37.8%でした。

費用対効果を見極めるには、自院の症例数や人手不足の深刻度に応じて、優先して導入する領域を見定める視点が欠かせません。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

医療AIの判断根拠（信頼性）とブラックボックス化

 

AIがどのような根拠で診断結果を導き出したのかを、医師にも完全には説明しきれない「ブラックボックス化」は、医療AIにおける大きな課題の一つです。

診断を最終的に下すのは医師ですが、AIの提示する結果をどこまで信頼してよいのか判断が難しい場面も想定されます。

この課題に対応するため、AIがどの画像領域を根拠に判断したのかを可視化する技術（説明可能なAI）の研究も進められています。信頼性の担保は、医療AIの普及をさらに後押しするうえで欠かせないテーマです。

 

医療AIにおける個人情報保護と誤診時の責任の所在

 

医療AIは患者の画像データやカルテ情報といった機微な個人情報を扱うため、情報漏えいへの対策が欠かせません。データの暗号化やアクセス権限の管理など、セキュリティ面での厳格な運用が求められます。

さらに、AIの判断が誤っていた場合に誰が責任を負うのかという点も、無視できない論点です。

現状では、AIはあくまで医師の判断を支援するツールと位置づけられており、診断・治療の最終的な責任は医師が負う仕組みが基本です。厚生労働省は、2018年12月の通知でもこの考え方を示しています。

AIの提示した情報に依拠して生じた誤診について、法的な責任の所在を明確にするルール整備は、今後さらに議論が深まる分野です。導入を検討する医療機関や企業にとって、事前に確認しておきたいポイントです。

（参考：メディ・ウォッチ（政治山掲載）「現時点でAIは診断支援ツール、診断・治療の最終責任は医師に―保健医療AI開発加速コンソーシアム」）

 

 

 

医療AIで医師・看護師の仕事はなくなるのか？

 

医療AIによって医師・看護師の仕事が完全になくなる可能性は低いと考えられます。ただし、業務内容の一部がAIに置き換わっていくことは避けられない変化です。

画像診断の一次スクリーニングや問診内容の整理、カルテの記録作成といった定型的・反復的な業務は、AIによる代替が進みやすい領域です。

一方で、患者との対話を通じた心理的なケアや、複数の疾患が絡み合う複雑な症例への総合判断、手術における繊細な手技は、AIが完全に代替することが難しいとされています。

厚生労働省は、AIを活用した診療でも診断・治療を行う主体は医師であり、最終的な判断の責任は医師が負うという考え方を示しています。

看護師の業務にも同様の傾向があります。バイタルデータの記録や見守り業務はAI・ロボットによる支援が進む一方、患者の不安に寄り添うコミュニケーションや、状況に応じた臨機応変な対応は、人にしかできない価値として残り続けます。

つまり、医療AIは医師・看護師の仕事を奪う存在というより、定型業務を引き受けることで、医療従事者がより専門性の高い業務に集中できる環境を作る存在と捉えるのが実態に近いです。

今後は、AIを使いこなすスキルを持つ医療従事者の市場価値が高まっていくと予想されます。

（参考：メディ・ウォッチ（政治山掲載）「現時点でAIは診断支援ツール、診断・治療の最終責任は医師に―保健医療AI開発加速コンソーシアム」）

 

 

 

医療AI分野で求められる職種・スキルと転職市場の動向

 

医療AI市場の拡大にともない、この分野で活躍できる専門職への需要も着実に高まっています。

ここでは、代表的な職種や必要なスキル、転職市場の動向を解説します。

 

医療AI関連の代表的な職種

 

医療AI分野の職種は、技術職から臨床知識を活かす職種まで多岐にわたります。

代表的なものは次のとおりです。

 

 

これらの職種は、エンジニアリングスキルと医療知識の両方が求められる点が特徴です。

医療機関出身者がデータサイエンスを学び直してキャリアチェンジするケースや、IT企業出身者がヘルスケア業界へ転身するケースなど、多様なキャリアパスが生まれています。

 

医療AI分野への転職に求められるスキル

 

医療AI分野への転職では、技術スキルと医療分野特有の知識の両輪を備えていることが評価されやすい傾向にあります。

具体的には、次のようなスキルが求められます。

 

 

すべてを最初から兼ね備えている必要はありません。

エンジニアとして技術力を磨きながら医療ドメインの知識を後から習得するケースもあれば、医療従事者としての経験を起点にAIスキルを身につけるケースも多く見られます。

自身の強みを起点に、不足している領域を学び直す姿勢が転職成功の鍵になります。

 

価値観が合う職場を探してみませんか

 

\ キャリアの可能性を広げる職場とは？ /

 

 

次のキャリアでどの職種を目指すか、マネージャーを目指すか、スペシャリストになるか悩んだり、転職したいけど自分の価値観に合う企業がわからない、次の職場選びで重視した方がいいことがわからないなど、職場選びで悩むことは多々ありますよね。

 

ギークリーの「IT人材 仕事タイプ診断」では、自分の適性だけではなく、価値観に合う職場、企業のタイプを知ることができるので、転職軸を決めるときや求人選びに役立ちます。

 

キャリアや仕事選びで悩んだら、一度ご自身の価値観に合う仕事のタイプや企業のタイプを調べてみませんか？自身の適性を知ることで、納得のいくキャリア選択や求人選びができるでしょう。

 

 

希望の職種に転職！診断利用から約1か月で転職成功した方の例

 

 

Aさんは元々Salesforceエンジニアとして運用保守に従事されていましたが、案件が変わることが多く、知見を活かして働けない、個人よりも切磋琢磨できる仲間・チームで成長していきたいというご意向があり転職活動を始めておりました。

 

前職のご状況と、ご自身の価値観・志向にギャップを感じられていたAさんですが、「IT人材 仕事タイプ診断」によってご自身に合う価値観の企業タイプを見つけ、診断から1ヶ月弱で転職成功されました。

 

【あわせて読みたい】転職でキャリアアップに成功した事例はこちら⇓

 

「IT人材 仕事タイプ診断」ご利用の流れ

 

「IT人材 仕事タイプ診断」は4つのステップで完結！

 

STEP1：以下のボタンから仕事タイプ診断のページへ

 

STEP2：仕事タイプ診断のページから職種を選択

 

STEP3：プロフィール（お名前とご連絡先）を入力

 

STEP4：必要な質問に答える

 

診断後、自分の志向にあう企業の求人を見たい場合は、IT専門のキャリアアドバイザーがご希望の条件をお伺いし、志向性に合わせた求人を紹介させていただきます。

たった3分、無料で診断できるので、ぜひ一度「IT人材 仕事タイプ診断」で企業選びの軸をご確認ください。

 

 

 

医療AI分野の主要企業・サービス一覧

 

ここまで紹介してきた企業・サービスを含め、医療AI分野の代表的な企業を領域別に整理します。

 

 

 

 

これらの企業・サービスは一例で、医療AI市場には大手医療機器メーカーからスタートアップまで幅広い企業が参入しています。

導入を検討する際は、自院・自社の課題に対して、どの領域の実績が豊富な企業かという観点で比較する方法があります。

 

 

 

医療AIに関するよくある質問

 

ここでは、医療AIについてよくある疑問に回答します。

 

Q.医療AIとはどのような技術？

 

A.医療AIとは、画像診断支援やAI問診、新薬開発など、医療現場の業務にAI技術を活用する取り組み全般を指します。

厚生労働省は、ゲノム医療・画像診断支援・診断治療支援・医薬品開発・介護認知症・手術支援の6領域を重点分野として定めています。

画像や文章、音声といった非構造化データを学習し、人の判断を補助する点が、従来のシステムとの違いです。最終的な診断や治療の判断は医師が担います。

 

Q.医療AIの導入事例にはどのようなものがある？

 

A.画像診断AIによる病変検出支援、AI問診サービスによる症状整理、見守り機器による転倒検知などが代表的な事例です。

国内では、エルピクセル株式会社の脳動脈瘤検出支援ソフトウェアやUbie株式会社のAI問診サービスなど、企業による実用化が進んでいます。

全国調査では、医療AIの中でも転倒検知・見守り機器を使う医療機関が約2割、AI問診ツールが6.5%でした。領域別の詳しい事例は、前述の章で紹介しています。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

Q.医療AIの導入によって医師の仕事はなくなる？

 

A.定型的な画像診断の一次チェックなど一部の業務はAIに置き換わる可能性がありますが、医療AIによって医師の仕事が完全になくなる可能性は低いと考えられます。

患者とのコミュニケーションや複雑な症例の総合判断は、人にしかできない領域として残り続けます。

厚生労働省も、AIを活用した診療で診断・治療の最終的な責任を負うのは医師という考え方を示しています。看護師についても、記録や見守りはAIが支援し、患者に寄り添う対応は人が担います。

 

Q.医療AIに関する法律・規制にはどのようなものがある？

 

A.医療AIを医療機器として扱う場合は、医薬品医療機器等法（薬機法）に基づく承認申請が必要です。

患者の個人情報を扱うため、個人情報保護法に基づく厳格なデータ管理も求められます。

AIを活用した診療でも、診断・治療の主体は医師とされ、医師法第17条の医業として行われる点が厚生労働省の通知で確認されています。

導入にあたっては、承認の有無や安全管理の体制を事前に確認することが大切です。

（参考：メディ・ウォッチ（政治山掲載）「現時点でAIは診断支援ツール、診断・治療の最終責任は医師に―保健医療AI開発加速コンソーシアム」）

 

Q.医療AIの導入にはどのくらいの費用がかかる？

 

A.システムの規模や連携する既存設備によって費用は大きく異なり、一律の金額は示せません。

医療AIの導入では、ライセンス費用に加え、既存システムとの連携費用や保守・運用費用が継続的に発生します。

全国調査で、画像診断支援AIを導入しない理由として「導入・維持コストが高い」を挙げた割合は、約34〜39%でした。見積もりでは、初期費用だけでなく運用費も含めて比較する視点が必要です。

（参考：厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究（令和6年度 総括研究年度終了報告書）」）

 

Q.医療AI分野で転職する場合、どのようなスキルが求められる？

 

A.Pythonなどのプログラミングスキルに加え、画像解析や自然言語処理の知識、医療現場に関する基礎知識が評価されやすい傾向にあります。

医薬品医療機器等法（薬機法）への理解も、医療機器として承認を得る医療AIの開発で重宝されるスキルです。

すべてを最初から備える必要はありません。エンジニアとして技術を磨きながら医療の知識を学ぶ進め方と、医療従事者としての経験からAIスキルを学ぶ進め方があります。

 

 

 

医療AI分野のキャリアはIT特化のギークリーがサポートします

 

 

医療AIは、厚生労働省が定める6つの重点領域を中心に実用化が進んでいます。

一方で、全国調査では医療機関専用の医療AI製品の導入は、翻訳や見守りを除くと製品群により0〜6.6%にとどまり、普及はこれからの段階です。

画像診断支援やAI問診などの活用事例が広がるなかで、診断精度の向上や業務負担の軽減といったメリットと、コストや責任の所在といった課題の両方への対応が求められています。

医師・看護師の仕事がすべてAIに置き換わるわけではありませんが、医療現場で求められるスキルは変わりつつあります。

それにともない、医療AIエンジニアやデータサイエンティストをはじめとする専門職への需要は、今後さらに拡大するでしょう。

 

「医療AIの知識を、エンジニアとしてのキャリアにどう活かせるのか知りたい」

「画像診断AIやAI問診の開発に携わるには、どんなスキルが必要なのか分からない」

「医療・製薬の経験を活かして、医療AI分野へキャリアチェンジできるのか不安」

 

などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！

IT特化の転職エージェントのギークリーなら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！

転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。