ニューヨーク大学（NYU）タンドン工科大学、NYUランゴン医療センター、NYUステーン経営大学院の共同研究が、医療現場における生成AIを活用したメッセージ管理の実態を初めてデータで明らかにした。研究によると、医療従事者は日々の業務で膨大な数のメッセージに直面しており、情報過多に悩む傾向にある。こうした状況下で、生成AIは医師や看護師が診療連携や患者対応のメッセージを迅速に作成・整理する手助けになる可能性があると示された。 具体的には、AIを活用することで、診療記録の要約作成や、患者への返信の草案作成、緊急連絡の優先順位付けが効率化されることが確認された。特に、重複する情報の整理や、医療用語の簡潔化にAIの活用が有効であると評価された。 一方で、研究では医療従事者の約60％がAIの導入に対して懸念を示した。主な理由は、AIの出力内容の正確性やプライバシーのリスク、誤った情報の発信による医療ミスの可能性だった。また、AIに依存しすぎると、医師の判断力やコミュニケーションスキルが低下するという懸念も挙がった。 研究チームは、AIの導入には「人間中心の設計」と「透明性のある運用プロセス」が不可欠だと指摘。AIの出力を必ず人間が確認・承認する「人間の最終判断」の仕組みを導入することが、信頼性と安全性の両立に向けた鍵になると結論づけた。 この研究は、生成AIが医療現場で実用化されるためには、技術的限界を超えた「人間とAIの協働モデル」の構築が求められることを示している。今後、医療機関でのAI活用は、安全かつ効果的な運用枠組みの整備が進むことで、メッセージ負荷の軽減と質の高い医療提供に貢献する可能性がある。