Medical DX Dose 医療DX・AIのニュースを、毎日ひと匙

月刊Dose 2026年9月

25日分 ／ 全237本（論文155・リリース44・ニュース38）

サトシ

サトシの総括

医療DXエバンジェリスト／薬剤師

記録AIは体感と実測がずれ、人はAIの誤りに引きずられた

9月は25日分、237本を取り上げました。論文155本、プレスリリース44本、この月から加えたニュースが38本です。テーマでは生成AI・LLMが42本で最多となり、前月の16本から26本増えました。電子カルテ・記録業務が37本、臨床意思決定支援が29本と続きます。

記録AI：医師の体感と測った時間が食い違った

記録業務のAIでは、使った人の感想と測った数字がずれる報告が重なりました。GPT-4.1で退院サマリの入院経過を下書きする機能では、導入前後の編集時間に有意差がなく（6.60分対6.28分、p=0.11）、AIを使った例はむしろ調整後で32%長くなりました。それでも医師36人中31人（86.1%）は効率が上がったと答えています。アンビエント型記録AI3社の比較でも、医師の評価が最も高かった製品は誤り監査で8件、最も少なかったのは別の製品で3件でした。一方、Abridgeのスクライブを15人に11週間入れた研究では、記録時間が平均6分対14分と、はっきり差が出ています。

論文 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-20

GPT-4.1で退院サマリの入院経過を下書きする機能の導入効果を調べた論文。

  • 入院成人8,298人の内科入院を対象に、導入前後で退院サマリの編集時間（作成から署名まで）を比較した観察研究
  • 導入前後の編集時間に有意差なし（6.60分 vs 6.28分、p=0.11）。AI使用例は9.20分 vs 4.93分と長く、調整後で32%増（p<0.001）
  • 教員評価では質が高く害の可能性が低い一方で簡潔さは劣った。医師36人中31人（86.1%）は効率が上がったと回答

出典：Appl Clin Inform ／ Evaluation of a Large Language Model Discharge Summary Hospital Course Tool: Improved Quality but Longer Documentation Time.

サトシサトシ
時間は短くならず、体感だけ効率的というズレが面白いです。質が上がるなら、時間の使い方の設計が次の論点ですね。
論文 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-24

アンビエント型AI医療記録システム3社を、医師の主観評価と誤り監査の両面で比較したという論文。

  • 56人の医師が2種類の模擬診察を録音し、3社のAIが生成した記録を7段階で評価した
  • 医師評価で最高評価だったベンダーAは誤り監査で8件、最少の3件だったのは別のベンダーBだった
  • 医師は監査で確認された数より多くの幻覚を指摘する「疑似幻覚」の傾向がみられた

出典：J Am Med Inform Assoc ／ Comparative evaluation of ambient digital scribe systems in clinical documentation.

サトシサトシ
見た目の完成度と正確さは別物だと分かる結果です。導入前に自院で誤りを実際に数えたくなります。
論文 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-18

労働組合のあるAPP15人に11週間AIスクライブを試験導入し、記録時間と当日完結率への効果を測ったという論文。

  • 労働組合と協議した上でNPとPAら15人に11週間Abridge社のAIスクライブを導入し8100件の診察で追跡した
  • 記録時間は導入群平均6分で非導入群14分の半分以下、当日完結率も90%対72%まで上がった
  • 利用率は個人差が30〜89%と大きかったが、組合からの反対は出ず全APPへの導入合意に至った

出典：JMIR Form Res ／ Navigating Collective Bargaining Barriers to the Implementation of AI Scribe Technology Among Ambulatory Advanced Practice Providers: Mixed Methods Quality Improvement Study.

サトシサトシ
組合との合意形成まで含めて書いてあるのが実務的でいい。数字より先に現場の同意を取る手順が参考になる

AIが間違えると、人もLLMも一緒に崩れた

AIの助言に人が引きずられる報告も目立ちました。薬剤師と薬学生77人の処方監査にGPT-4oの助言を付けた試験では、全体の正確性は上がった（調整OR 1.58）ものの、AIが誤った問題の正答率は26.1%で、誤った助言の73.9%がそのまま受け入れられました。LLM自身も「Are you sure?」の一言で、10種の正答率は51.8%から42.2%に下がりました。救急隊搬送の心電図615枚では、GeminiのSTEMI判断は感度95.3%に対して特異度9.4%でした。

論文 生成AI・LLM 注目 2026-09-26

薬剤師と薬学生の処方監査にGPT-4oの助言を付けたときの正確性と自動化バイアスを調べたランダム化シミュレーション試験という論文。

  • 学生・レジデント・薬剤師の計77人が10問の症例に回答し、問題ごとにAI助言の有無を割り付けた
  • AI支援で正確性は上がった（調整OR1.58）が、AIが誤ると正答率は26.1%に落ちた
  • 誤ったAI助言の73.9%がそのまま受け入れられ、AIに反対した場合の正答率は21.7%だった

出典：Am J Health Syst Pharm ／ Impact of AI assistance on pharmacist and pharmacy trainee accuracy and automation bias during medication order verification: A randomized simulation trial.

サトシサトシ
薬剤師として耳が痛いです。AIに逆らったときの正答率が2割というのは、監査の設計ごと見直す話だと感じます。
論文 生成AI・LLM 注目 2026-09-12

「本当に合っていますか」という追加の一言でLLMの診断が揺らぐかを調べた研究という論文。

  • 10種のLLMに臨床ケース120件を4条件×3回×2パスで提示し、回答28800件を診断正誤で評価
  • 「Are you sure?」の一言で正答率が51.8%から42.2%に低下し、正解から誤答への転換が544件と誤答から正解への198件を上回った
  • GPT-5は追加質問後も精度75.3%を維持したが、Claude Sonnet 4は精度が36.4ポイント低下した

出典：★Artif Intell Med ／ Too agreeable to be accurate? Sycophancy and diagnostic instability of large language models in medical diagnosis.

サトシサトシ
「本当に？」と聞かれただけで正答率が10ポイント近く落ちるなら、臨床導入前の耐性評価は必須だと思う。
論文 臨床意思決定支援 注目 2026-09-18

270人の救急隊搬送例615枚の心電図でLLMのSTEMI判断精度を検証し、実用に耐えないと分かったという論文。

  • 救急隊搬送270症例・615枚の心電図で3種のLLMとECG機械判読を実際のカテ室起動判断と比較した
  • Geminiは感度95.3%と高いが特異度9.4%、ChatGPTとClaudeも感度67〜68%で機械判読の64.2%を下回った
  • 偽陽性が多くカテ室の不要な起動を招く恐れがあり、汎用LLMは今の判断には向かないと結論づけた

出典：Heart Lung ／ Large language models fail to reliably predict emergent catheterization laboratory activation from prehospital electrocardiograms.

サトシサトシ
感度が高いという見出しだけ見ると期待するが、特異度が9.4%では現場では使い物にならない典型例

国内は救急の連絡と病院文書の自動化に集まった

国内の発表は、救急の連絡と病院の文書作成に集まりました。厚木市消防本部は音声入力と生成AIで傷病者情報を自動入力する「NSER mobile」を10月20日から本格運用すると発表し、Dr.JOYは紹介・救急電話を文字起こしして受入判断を記録する「受入コールAI」を9月18日から提供しています。永井病院では「Apollo AI」の導入で退院サマリ作成が37分から3分になったと公表していますが、これは導入企業と病院側の数字です。測り方がそろうまでは、発表どうしを直接比べにくいところです。

リリース 規制・実装・医療政策 注目 2026-09-11

厚木市消防本部が、音声入力と生成AIで傷病者情報を自動入力する救急情報共有システム「NSER mobile」の本格運用を10月20日から始めるという発表。

  • 救急隊がiPadで収集した傷病者情報を医療機関へリアルタイム共有する仕組みに加え、音声テキスト化と生成AIによる自動入力・マッピング機能を導入する
  • 厚木市の令和7年の救急出動件数は14,978件で過去最多を記録しており、照会時間の短縮と隊員の記載負担軽減を狙うとしている
  • NSER mobileは全国89地域・人口カバレッジ1200万人以上で運用実績があり、効果は今回の導入で今後検証される

出典：TXP Medical ／ 厚木市、救急DXを推進―消防本部および市内・連携医療機関にて「NSER mobile」本格運用開始

サトシサトシ
救急DXは地味だけど効く分野。件数が過去最多という背景込みで見ると、自治体側の切実さが伝わってくる。
リリース 医療の質・安全 注目 2026-09-18

Dr.JOYが紹介・救急電話の受入判断を自動記録・可視化する「受入コールAI」を9月18日から提供開始するという発表。

  • 紹介電話・救急隊連絡・夜間救急問い合わせの3窓口を対象に通話を自動文字起こしし受入可否を判定する
  • AI電話事業の導入実績213施設（2026年9月1日時点）を基盤に9月18日から新サービスの提供を始める
  • 300床規模を想定した独自試算では受入困難による機会損失は年間最大3.6億円としており、金額は自社試算である

出典：Dr.JOY株式会社 ／ “見えない断り”を可視化し、病院経営の課題を特定　Dr.JOY、紹介・救急電話の受入判断をAIで自動記録する「受入コールAI」を9月18日より提供開始

サトシサトシ
見えないコストを可視化して経営会議に乗せる発想がいい。ただ3.6億円は自社試算なので割り引いて見る必要がある
リリース 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-18

三重県の永井病院が電子カルテと連携するAI基幹システム「Apollo AI」を導入し、業務時間短縮の効果を公表したという発表。

  • 199床の永井病院で電子カルテMI・RA・Isと連携するAI基幹システムApollo AIを導入し主要文書作成業務に使った
  • 退院サマリ作成は37分から3分、IC文字起こしは15分から4分に短縮し定着率は約95%になったと公表した
  • 数値は導入企業と病院側の発表によるもので、他院での再現性は今後の全国展開の中で見えてくる

出典：株式会社Albatrus ／ 『Apollo AI』が医療法人永井病院で大きな業務改革を実現──電子カルテ MI・RA・Is（株式会社シーエスアイ） × AIエージェントの、生成AI活用の基幹システム

サトシサトシ
退院サマリが3分になるなら現場のインパクトは大きい。ただ自社発表の数字なので他院での再現度は気になる

特に注目された15本

論文 生成AI・LLM 注目 2026-09-30

日本でHPVワクチン未接種の娘を持つ女性保護者に、AIチャットボットと政府のリーフレットを比べたランダム化比較試験の論文。

  • 全国調査パネルの女性保護者848人を1:1に割り付け、HPVとワクチンに関する7問の知識テスト（0〜7点）を介入直後と2週後に測った
  • 調整後の知識スコアは、介入直後も2週後もチャットボット群が0.30点高かった（いずれもP<.001）
  • 2週後の接種の決定は40.3%対39.6%で差がなかった（調整OR 0.74、P=.31）

出典：JAMA Netw Open ／ AI Chatbot Use for Human Papillomavirus Vaccine Literacy in Japan: A Randomized Clinical Trial.

サトシサトシ
配布物は読まれているか分からないので、対話型で知識が伸びるのは納得です。行動までは動かなかったと正直に書いている点も良いと思います。
リリース 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-30

フットスイッチで録音からAI要約、カルテ転記まで操作する医療支援AI「カルステップ」のMac版が正式リリースされたという発表。

  • 診察の会話を文字起こしし、SOAP形式などに要約して下書きを作る。Windows版と同等の機能で、2026年8月26日に提供を始めた
  • 初期費用はキャンペーン価格5万5,000円（通常7万7,000円）、月額保守5,500円（いずれも税込）。AI使用料は1分約1円の従量課金
  • 導入医療機関は150施設以上と同社は説明している。Mac版も備品付きの1週間無料トライアルがある

出典：MJS ／ Macの診察室にも、足元からカルテ作成を支援するAIを。「カルステップ」Mac版を正式リリース

サトシサトシ
足元のスイッチで操作するのは、診察中に手を止めたくない先生には合っていそうです。1分1円の従量課金は小さな診療所でも試算しやすいです。
論文 臨床意思決定支援 注目 2026-09-26

Epicの敗血症早期検知モデル（ESM）を臨床の流れに組み込んだ後の実際の効果を検証したという論文。

  • 単一医療システムの入院8万9,469件を、導入前と医師に表示された期間で比較した準実験研究
  • 反実仮想モデルの予測と比べ、院内死亡は1.21%対1.94%、抗菌薬使用は43.52%対47.74%と低かった（いずれもp<0.001）
  • 単施設で、表示期間は約4カ月と短い。遅れた治療による害の増加は認められなかったとしている

出典：Appl Clin Inform ／ Real-world effects of a sepsis early detection model integrated into clinical workflow: a quasi-experimental study.

サトシサトシ
性能が疑問視されてきたEpicのモデルで、抗菌薬が減ったという結果は薬剤師としても気になります。
論文 生成AI・LLM 注目 2026-09-26

薬剤師と薬学生の処方監査にGPT-4oの助言を付けたときの正確性と自動化バイアスを調べたランダム化シミュレーション試験という論文。

  • 学生・レジデント・薬剤師の計77人が10問の症例に回答し、問題ごとにAI助言の有無を割り付けた
  • AI支援で正確性は上がった（調整OR1.58）が、AIが誤ると正答率は26.1%に落ちた
  • 誤ったAI助言の73.9%がそのまま受け入れられ、AIに反対した場合の正答率は21.7%だった

出典：Am J Health Syst Pharm ／ Impact of AI assistance on pharmacist and pharmacy trainee accuracy and automation bias during medication order verification: A randomized simulation trial.

サトシサトシ
薬剤師として耳が痛いです。AIに逆らったときの正答率が2割というのは、監査の設計ごと見直す話だと感じます。
リリース 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-26

病院向けスマホサービス「OPTiM AI ホスピタルフォン」を2027年1月に提供開始するというオプティムの発表。

  • 院内チャット、依頼の承認ワークフロー、撮影・録音をまとめ、AIが電子カルテ記載用の文面の下書きを作る
  • 価格は予価で1IDあたり月額1,500〜1,980円（税抜）。最大1カ月の無償トライアルがある
  • 送信前にAIがSBARの観点で報告の抜け漏れを確認するとしている。同社MDMは370施設・約5万台で稼働

出典：株式会社オプティム ／ 病院内スマホとAIで医師・看護師の業務を効率化、「OPTiM AI ホスピタルフォン」を2027年1月提供開始

サトシサトシ
PHSの置き換えで止まっている病院は多いので、記録までつなげる設計は現場の実感に合っています。
論文 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-24

アンビエント型AI医療記録システム3社を、医師の主観評価と誤り監査の両面で比較したという論文。

  • 56人の医師が2種類の模擬診察を録音し、3社のAIが生成した記録を7段階で評価した
  • 医師評価で最高評価だったベンダーAは誤り監査で8件、最少の3件だったのは別のベンダーBだった
  • 医師は監査で確認された数より多くの幻覚を指摘する「疑似幻覚」の傾向がみられた

出典：J Am Med Inform Assoc ／ Comparative evaluation of ambient digital scribe systems in clinical documentation.

サトシサトシ
見た目の完成度と正確さは別物だと分かる結果です。導入前に自院で誤りを実際に数えたくなります。
論文 画像診断AI 注目 2026-09-24

非造影CTから食道がんをAIで検出するスクリーニングモデル「EAGLE」を12施設で検証したという論文。

  • 中国など3カ国12施設で、通常CTでの日和見スクリーニングと肺がん検診の低線量CTの両方を検証した
  • 外部検証では特異度98.5%、感度はがんで90.0%、前がん病変で52.5%だった
  • 実臨床での前向き検証では陽性的中率42.2%、低線量CTでは特異度99.94%まで上がった

出典：Nat Med ／ Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence.

サトシサトシ
CTを撮るたび食道がんまで見てくれるなら理想的です。実装後の読影体制の変化が気になります。
ニュース 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-24

臨床記録AIスクライブから始まったHeidiが、3億4000万ドルの資金調達を発表したとFierce Healthcareが報じました。

  • シリーズCの1億ドルとGeneral Catalyst主導の2億4000万ドルの成長投資を合わせ、評価額は9億ドルとなった
  • 英NHSイングランド・ミッドランズの臨床AI調達で単独採用されるなど、支援した診察は過去2年で7300万件から1億7500万件に増えた
  • 記録業務の自動化から一歩進め、医師の監督下で実務を代行する機能へ展開する計画だという

出典：Fierce Healthcare ／ Heidi lands $340M to build 'AI care partner' for clinicians

サトシサトシ
スクライブが記録係から一歩踏み出す動きです。日本の現場にどう波及するか注視したいです。
ニュース オンライン診療・遠隔モニタリング 注目 2026-09-23

郵便局の空き室を診療拠点にしたオンライン診療が過疎地で広がっていると、日本経済新聞が報じました。

  • 山口県の郵便局では2024年7月に全国初の巡回診療所を開設し、医師が対面とオンラインを組み合わせて診療している
  • 厚労省によると無医地区は2025年10月時点で全国575地区あり、2022年の前回調査から18増えた
  • 三重県や北海道でも郵便局を使った診療が広がっており、2026年4月施行の改正医療法でオンライン診療は正式に法制化された

出典：日本経済新聞 ／ へき地医療、郵便局拠点に オンラインで「無医地区」解消目指す

サトシサトシ
薬を郵送してもらえるのは薬局としても見逃せない仕組みです。過疎地の医療インフラとして今後も広がりそうですね。
論文 生成AI・LLM 注目 2026-09-22

不妊治療の意思決定支援AIで、自動評価の性能向上が臨床的な質の向上と一致しなかったという論文。

  • 中国の不妊治療の電子カルテ8201件を使い、4種類のLLM調整手法(SFT・DPO・GRPO・ICL)の性能を比較した
  • 自動評価ではGRPOが最高精度(不妊タイプ正解率92.57%)だったが、専門医評価では保守的なSFTの方が高く評価された
  • 幻覚(事実と異なる内容)の発生率はGRPOで15%、SFTで18.5%あり、いずれも臨床導入には至らないと結論づけた

出典：J Med Internet Res ／ The Alignment Paradox of Medical Large Language Models in Infertility Care: Decoupling Algorithmic Improvement From Clinical Decision-Making Quality.

サトシサトシ
数字上の性能が良くても専門医の評価とは一致しない、という冷静な報告です。AIの導入判断は現場の目で見ないといけませんね。
論文 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-20

GPT-4.1で退院サマリの入院経過を下書きする機能の導入効果を調べた論文。

  • 入院成人8,298人の内科入院を対象に、導入前後で退院サマリの編集時間（作成から署名まで）を比較した観察研究
  • 導入前後の編集時間に有意差なし（6.60分 vs 6.28分、p=0.11）。AI使用例は9.20分 vs 4.93分と長く、調整後で32%増（p<0.001）
  • 教員評価では質が高く害の可能性が低い一方で簡潔さは劣った。医師36人中31人（86.1%）は効率が上がったと回答

出典：Appl Clin Inform ／ Evaluation of a Large Language Model Discharge Summary Hospital Course Tool: Improved Quality but Longer Documentation Time.

サトシサトシ
時間は短くならず、体感だけ効率的というズレが面白いです。質が上がるなら、時間の使い方の設計が次の論点ですね。
論文 臨床意思決定支援 注目 2026-09-18

8種類の大規模言語モデルを216症例のシミュレーション環境で比較し、精度が同じでもコストや安全性に差があると分かったという論文。

  • 8つのLLMを19診療科216症例・1728セッションのシミュレーション病院で検査や処置を発注させて評価した
  • 精度93.5〜94.0%と近い3システムでもコストは最大1.75倍、医師の監督量は2.1倍の差があった
  • 不要な侵襲的処置は8.7〜29.9%、失敗症例での無意味な侵襲的処置も最大18.1%発生していた

出典：J Am Med Inform Assoc ／ DiagnosticXchange: an open-source framework for evaluating safety, efficiency, and diagnostic reasoning in clinical AI systems.

サトシサトシ
精度だけを比べても意味がない。同じ正解に辿り着くコストと安全性まで見て初めて実務で使えるかが分かる
論文 臨床意思決定支援 注目 2026-09-18

270人の救急隊搬送例615枚の心電図でLLMのSTEMI判断精度を検証し、実用に耐えないと分かったという論文。

  • 救急隊搬送270症例・615枚の心電図で3種のLLMとECG機械判読を実際のカテ室起動判断と比較した
  • Geminiは感度95.3%と高いが特異度9.4%、ChatGPTとClaudeも感度67〜68%で機械判読の64.2%を下回った
  • 偽陽性が多くカテ室の不要な起動を招く恐れがあり、汎用LLMは今の判断には向かないと結論づけた

出典：Heart Lung ／ Large language models fail to reliably predict emergent catheterization laboratory activation from prehospital electrocardiograms.

サトシサトシ
感度が高いという見出しだけ見ると期待するが、特異度が9.4%では現場では使い物にならない典型例
論文 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-18

労働組合のあるAPP15人に11週間AIスクライブを試験導入し、記録時間と当日完結率への効果を測ったという論文。

  • 労働組合と協議した上でNPとPAら15人に11週間Abridge社のAIスクライブを導入し8100件の診察で追跡した
  • 記録時間は導入群平均6分で非導入群14分の半分以下、当日完結率も90%対72%まで上がった
  • 利用率は個人差が30〜89%と大きかったが、組合からの反対は出ず全APPへの導入合意に至った

出典：JMIR Form Res ／ Navigating Collective Bargaining Barriers to the Implementation of AI Scribe Technology Among Ambulatory Advanced Practice Providers: Mixed Methods Quality Improvement Study.

サトシサトシ
組合との合意形成まで含めて書いてあるのが実務的でいい。数字より先に現場の同意を取る手順が参考になる
リリース 電子カルテ・記録業務 注目 2026-09-18

三重県の永井病院が電子カルテと連携するAI基幹システム「Apollo AI」を導入し、業務時間短縮の効果を公表したという発表。

  • 199床の永井病院で電子カルテMI・RA・Isと連携するAI基幹システムApollo AIを導入し主要文書作成業務に使った
  • 退院サマリ作成は37分から3分、IC文字起こしは15分から4分に短縮し定着率は約95%になったと公表した
  • 数値は導入企業と病院側の発表によるもので、他院での再現性は今後の全国展開の中で見えてくる

出典：株式会社Albatrus ／ 『Apollo AI』が医療法人永井病院で大きな業務改革を実現──電子カルテ MI・RA・Is（株式会社シーエスアイ） × AIエージェントの、生成AI活用の基幹システム

サトシサトシ
退院サマリが3分になるなら現場のインパクトは大きい。ただ自社発表の数字なので他院での再現度は気になる

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