【第1回】【はじめてのnote】放射線技師×AIで現場を変える。どんな環境でも「最新の研究と圧倒的業務効率化」ができる世界へ

「AIを取り入れないと時代に取り残される」

そう感じてPythonの学習を始めたものの、あっけなく挫折してしまった。そんな経験はありませんか？ はい、これ実は私自身の話です。

私は現在、300床以上の総合病院で現役の放射線技師として働きながら、院内の「AIチーム」リーダーを務めています。 放射線技師としてのキャリアは現在16年。血管造影室（Angio）で4年、その後CTで10年経験を積み、現在はMRIに異動して2年目になります。これまでずっと最前線で、泥臭く現場を走ってきた人間です。

そんな私がAI（人工知能）に強い関心を持ったのは、今から約6年前のことでした。 当時のディープラーニングの盛り上がりを見て、これからの時代、医療職でも絶対にAIの知識が必須になると直感し、意気揚々と勉強を始めました。

しかし、そこに待っていたのは「プログラミングの壁」でした。 元々プログラミングが極めて苦手だった私は、Pythonの基礎学習の段階で見事に挫折。「自分には技術的な開発は無理だ…」と諦めかけました。

転機が訪れたのはChatGPT 3.5の登場です。 「これは世界が変わる」と確信してAI学習を再開。時を同じくして、プログラミング能力の高い職場の後輩もAIの勉強を始めており、毎日のように2人で「AIで医療現場をどう変えられるか」を熱く語り合うようになりました。

その後、さらにAIに興味を持った同僚2名を加え、有志の勉強会をスタート。活動は徐々に院内に広がり、2025年には正式に部内の「AIチーム」として発足し、リーダーを任されることになりました。今は院内全体のAI活用プロジェクトにも参加しています。

現在、かつて私を挫折させたプログラミングへの苦手意識は完全に消滅しました。 それを可能にしたのが「Vibe Coding（自然言語によるプログラミング）」や「エージェント機能」の目覚ましい進化です。自然言語でAIに指示を出すだけでコードが生成・実行される時代になり、頭の中にあったアイデアを爆発的なスピードでアプリケーションの形にできるようになりました。

「なぜ医療現場にAIが浸透しないのか？」 他の業界に比べて医療業界のAI活用が遅れているのには、明確な理由があります。 それは「医療機器の堅牢なセキュリティ」です。当然ですが、現場の医療機器に勝手に外部のAI機能を持たせることはできません。 そのため、これまでの放射線技師業界におけるAIの話題は、メーカー主導の機能（病変検出や画質再構成など）や、一部の特定領域の研究目的に留まっていました。

しかし、近年のAIの進化でアプリケーション開発のハードルが劇的に下がりました。 現場の技師が、複雑で難解な専門知識をしっかり理解した上で、現場ですぐに使えるツールとして自分たちの手で簡単に開発できるようになったのです。

放射線技師という仕事は、医療職の中でもかなり特殊です。 機械、画像、医学（解剖や疾患）という、非常に広い範囲の知識と技術が求められます。だからこそ、そのすべての領域にAIを掛け合わせることができる。こんなにも面白い状況は他にないと感じています。

このnoteでは、よくあるAIの一般的な表面的なニュースではなく、医療現場での実感に基づいた1次情報と実践的なノウハウをお届けする予定です。

・現場の課題を解決する自作AIツールの紹介や構築ノウハウ（次回は「PMDA添付文書を活用した、MRI安全確認エージェント」を公開予定です）
・日々の検査業務や研究を効率化するための具体的なプロンプト
・クリニックや小規模病院でも可能な、AIを活用した最新のデータ分析や研究手法
・CTやMRIの最新の技術トレンドとAIの掛け合わせ方

「AIをやらなきゃいけないのは分かっているけど、何から始めればいいのか分からない」 「プログラミングができなくて諦めてしまっている」 「日々の業務に追われて新しい研究をする時間がない」

そんな状況にいる放射線技師の方に向けて、少しでも参考になる私の失敗談や実践例を惜しみなく共有していきます。 どんな環境にいても、AIの力でスマートに働き、質の高い研究ができる。そんな未来を一緒に作っていきましょう。

フォローしてお待ちいただけると嬉しいです。