“もし、気づけていたら”を減らす。医療事故リスクを可視化する生成AIの力古澤久志

「患者取り違え未遂」

「処方内容の記入漏れ」

「点滴速度の設定ミス」

こうしたヒヤリ・ハット事例は、重大な医療事故に至る前段階として、毎日どこかの医療現場で起きています。実際、厚生労働省の報告によると、多くの医療事故は“予見できた可能性がある”ケースであることが指摘されています。

つまり、医療事故を防ぐには、「事故が起きてからの対策」だけでなく、“起こるかもしれない”兆候の検出と、日常的なミスの見逃しを減らす仕組みづくりが重要なのです。

背景：限られた時間・人手の中での“注意の限界”

現場では、次のような理由から医療リスクの把握が難しくなっています。

• 忙しさによる確認不足：患者の入れ替わりが激しい急性期病棟では、時間的余裕がなく「確認したつもり」が起きやすい。

• マニュアルやチェックリストへの依存：標準化はされていても、「その時その場」での判断は個人に委ねられていることが多い。

• ヒヤリ・ハットの記録が活かされない：インシデントレポートは記録されても、再発防止策の実行や現場へのフィードバックが十分でない。

こうした背景から、「リスクを知っていても活かせない」「注意しようとしても限界がある」という現場の声が多くなっています。

生成AIによるリスク予測・記録分析の仕組み

そこで注目されているのが、生成AIを活用した医療リスクの可視化・予防支援です。具体的には、次のような技術が導入されています。

1. インシデントレポートの自動分析

過去に記録されたヒヤリ・ハットをAIが読み込み、

・頻出パターン

・起きやすい時間帯や場所

・職種間の情報断絶の傾向

などを自動で抽出・可視化。

2. リアルタイムの注意喚起

スケジュールや患者情報、業務負荷データと連携し、

「この時間帯は点滴ミスが多い」

「同姓同名患者が複数いる」

といったリスク状況を事前にアラート表示。

3. 教育・フィードバック支援

AIが生成したリスク傾向レポートをもとに、

・カンファレンス資料の作成

・新人研修の教材化

・職種別の注意点リスト生成

などに活用可能。

これにより、現場で“個人の経験や勘”に頼らずに、データに基づいた注意行動を促すことが可能になります。

導入事例：ヒヤリ・ハットの見逃しが減り、現場の対話が増えた

ある急性期病院では、AIを使ったインシデントレポートの解析と、日々のリスク予測を導入。次のような変化が見られました。

• 記録件数が2倍に増加（記録しやすくなった）

• 月次でのパターン分析により、重点的な対策が可能に

• カンファレンスでのリスク対話が増えた

現場スタッフからは、「AIが“ここに注意”と提示してくれることで、自分の見落としに気づける」「報告しづらい小さなミスも、仕組みで拾えるようになった」という声が聞かれました。

「起きたことを責める」のではなく、「起きそうなことを皆で見つける」文化への転換が始まりつつあります。

今後の展望：リスク感度を高める“仕組みとしてのAI”へ

AIによる医療リスク支援は、今後さらに進化が期待されます。

• 音声会話からの“緊張”検出や注意喚起

• スタッフの疲労傾向・行動パターンとの連動

• 患者満足度やクレーム分析との統合

また、ヒヤリ・ハットが報告された直後に、

「過去に似た事例があります」「その時の対策はこちらです」と、AIが提案する“予防ナビゲーター”のような機能も登場し始めています。

人間の注意力には限界があります。

だからこそ、AIがその“補助輪”となり、ミスの芽を早めに見つけてくれる――

そんなチーム医療の土台づくりが、今まさに始まっています。