シアトル小児病院で医師の作業を迅速化、効率化する AI 搭載アシスタントの舞台裏

※この投稿は米国時間 2025 年 9 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

名前からは想像できないかもしれませんが、シアトル小児病院は世界最大の小児医療システムです。

メイン キャンパスはシアトルにありますが、シアトル小児病院はアラスカ、モンタナ、アイダホ、ワシントンに 47 のサテライト病院を擁し、ハワイからも患者が治療に訪れます。シアトル小児病院は 100 年以上にわたり、米国西部の子供たちが健康を回復し、健康を維持できるよう支援してきました。支払い能力は問いません。

広大な地域をカバーし、さまざまな患者を治療するシアトル小児病院は、患者と医療従事者に一貫した質の高いケアを提供するために、常に新しいテクノロジーを求めてきました。生成 AI は、医療ツールキットの最新の進化です。

その取り組みは、約 20 年前に始まりました。当時、シアトル小児病院は、臨床医が数十もの病状に対処する際に、より迅速かつ確実に意思決定できるよう設計された標準化されたプロトコルである小児臨床パスを作成しました。このような治療経路は医療分野全体で一般的になりつつあり、シアトル小児病院は、子どもの特有の医療ニーズに対応する治療経路をいち早く開発していました。

これらのツールは革新的でしたが、臨床医は特定の病状に必要な情報を見つけるために、索引や長いバインダーをめくって探す必要がありました。医療現場では、一刻を争う場合が少なくありません。

シアトル小児病院はすでに Google Cloud と協力して多くのプロジェクトに取り組んでいました。生成 AI によって臨床医の業務を簡素化できる可能性を探り始めたとき、まず臨床パスウェイから取り組むのが自然なステップだと考えました。Vertex AI と Gemini を使用して、Pathways Assistant を迅速に開発できました。これは、臨床パスウェイのドキュメントからトレーニングを受け、検索機能だけでなく会話機能も強化したものです。ページをめくる代わりに、臨床医が必要とする救命情報を迅速かつ確実に検索できる方法を大きく変えたのです。

医療の改善への道は Gemini を通じて「クリニカル パスウェイ」とは、特定の病状や病気に対するエンドツーエンドの治療プロトコルです。シアトル小児病院の小児臨床パスウェイは、診断基準から検査プロトコル、投薬の推奨事項まで、あらゆる情報を提供しており、世界中の病院で広く尊重され、使用されています。

以前は、これらの臨床パスウェイは PDF のみで文書化されており、その数は何十万ページにも及びます。必要な回答を得るためにコンテンツを従来の方法で検索すると、数分、あるいは数秒が重要な環境で、臨床医が治療を提供する能力が遅れてしまいます。

Google Cloud のエンジニアは、医療とテクノロジーの両方の世界にまたがるシアトル小児病院の情報医学の医師と協力して、Pathway Assistant を作成しました。新しいマルチモーダル AI chatbot は、PDF の情報を使用して、音声またはテキストの自然言語クエリに回答します。

質問を処理した後、Pathway Assistant は各 PDF のメタデータを検索します。メタデータには、Gemini によって PDF から抽出され、臨床医によってキュレートされた JSON 形式の半構造化データが含まれています。次に、最も関連性の高い PDF を選択し、埋め込まれている複雑なフローチャート、図、イラストなどの情報を解析して、わずか数秒で臨床医の質問に答えます。

正確な意思決定のためのインタラクティブな情報検索Pathway Assistant は、使用するほど精度が向上します。医療機関は、chatbot と臨床パスウェイについて「対話」することができます。chatbot は、質問に答える代わりに、説明が必要な場合は独自の質問を投げかけ、正確に回答できると確信できるまでやり取りを繰り返します。この chatbot は、回答の作成に使用した各 PDF の特定の部分を常に表示するため、臨床医は回答の正確性を確認できます。

インターフェースには、chatbot の分析と回答の正確性や適切性についてユーザーがフィードバックを提供できる機能も含まれています。フィードバックは、BigQuery テーブルに保存します。このテーブルは、自然言語を使用して情報をクエリできる臨床医と、フィードバックを処理して臨床医が混乱した点や今後の回答の精度を向上させる方法を要約する組み込みの Gemini モデルの両方によって、今後のフォレンジック分析に使用されます。

この反射的な機能により、Pathway Assistant は、不正確さが PDF のコンテンツに起因する場合、臨床医のフィードバックに基づいて PDF を更新できます。臨床医は、メタデータの精度が向上し、キュレーションの必要性が低下していることも確認しています。Pathway Assistant は、ドキュメントの誤字脱字も自動的に修正します。新しい臨床パスウェイが開発されると、最新情報を含む PDF が PDF ライブラリに追加されます。

この増え続けるコレクションは、Google Cloud Storage に安全に保管されており、データが増えるほどその有用性は高まります。以前は必ずしもそうではありませんでした。紙ベースのコレクションは情報量が増えるほど充実していましたが、その分読み込む手間も増え、特に緊急医療の現場では扱いが大変でした。Pathway Assistant は、この負担をほぼ完全に軽減し、いつでも数秒で最も完全な情報を合成して提供します。

結局のところ、Pathway Assistant は意思決定ツールではなく、情報検索ツールです。エビデンスに基づく重要なガイドラインの調査に数時間かかっていたのが、数分で済むようになりました。

このスピードと有効性により、臨床医はケアの現場でより迅速に適切な判断を下すことができ、研究時間を大幅に短縮し、患者の安全性と転帰を向上させることができます。最終的に、医療従事者は PDF の処理に追われるのではなく、より多くの患者と向き合う時間を確保できるようになります。

どの医師に聞いても、最良の医療技術はまさに患者に集中し、書類作業に追われないようにしてくれる、と答えるでしょう。

-Darren Migita 博士 、Seattle Children’s Hospital、臨床効果担当メディカル ディレクター

-Jérôme Massot、 GenAI Cloud Architect、Google