【第6回】地味な確認作業にAIを入れたら、もう手放せなくなった―MRI安全確認エージェントの作り方・全記録

医療AIが本当に効くのは「地味な業務」

医療AIというと、画像診断の自動化や創薬のような華やかなテーマが注目されがちです。しかし、現場で日々働いている立場から言うと、AIが最も効果を発揮するのはもっと地味な業務だと感じています。

具体的には、以下のような特徴を持つ作業です。

• ルーチンで繰り返し発生する

• 1件あたりの作業時間がそこそこかかる

• 正確さが求められるが、人的要因による確認ミスが起きやすい

• 参照すべき情報源（添付文書、ガイドラインなど）が明確に存在する

放射線技師の業務には、こうした作業が少なくありません。撮影プロトコルの確認、造影剤の禁忌チェック、医療機器の添付文書の参照。どれも手順としては決まっているのに、対象が変わるたびに毎回調べ直す必要があり、件数が積み重なると無視できない作業量になります。そして、どれだけ経験を積んでも、人間が行う以上は確認の抜け漏れやうっかりミスのリスクをゼロにはできません。

中でも特に重要なのが、MRI検査前の安全確認です。

MRIは強力な磁場を使う検査です。患者さんの体内にインプラントや医療機器がある場合、その製品がMRIに対応しているかどうかを事前に確認しなければなりません。対応していない金属が体内にある状態でMRIを撮影すると、発熱や移動といった重大な事故につながる可能性があります。文字通り、生命に直結する確認作業です。

確認の手順は、対象製品の名前を特定し、PMDA（独立行政法人 医薬品医療機器総合機構：医薬品や医療機器の安全性に関する情報を公開している国の機関）の添付文書を探し、MRI適合性に関する記載を読み取り、条件付きMRI対応なのか完全非対応なのかを判断する、という流れになります。1件あたり数分で済むこともあれば、記載が曖昧で判断に迷い、メーカーに問い合わせることもあります。

件数が増えれば作業時間も積み上がりますし、確認の抜け漏れはそのまま安全上のリスクになります。ルーチンであること、正確さが求められること、参照すべき公的情報が明確に存在すること。AIの補助が効く条件が、この業務には揃っています。

この作業をAIに手伝ってもらえないか。そう考えて構築したのが、今回紹介するMRI安全確認エージェントです。

「エージェント」で作るから、誰でも使える

今回使ったのは、Microsoft 365 Copilotのエージェント機能です。

エージェント機能とは、特定の業務に特化した指示（プロンプト）をあらかじめ設定しておくことで、誰でもそのプロンプトを意識せずに使える仕組みです。チャット画面で製品名を入力するだけで、設定済みのルールに沿った回答が返ってきます。

プロンプトを毎回手打ちする必要がないため、AIに詳しくないスタッフでも使えます。「MRI安全確認」というエージェントを選んで、製品名を入力するだけ。これが「エージェント」で作ることの最大のメリットです。

なお、今回はMicrosoft 365 Copilotのエージェント機能を使っていますが、同様の仕組みはChatGPTのGPTs、Google GeminiのGemsなどでも構築可能です。考え方とプロンプト設計は共通なので、使える環境に合わせて選んでください。

なぜMicrosoft 365 Copilotなのか

エージェントを構築する環境としてCopilotを選んだ理由は3つあります。

1つ目は、多くの医療機関がすでにMicrosoft 365を導入していることです。新たに外部のAIサービスを契約する必要がなく、既存のライセンスの延長線上で使える可能性があります。情報システム部門への説明ハードルが、他のツールに比べて低いです。

2つ目は、Copilotのエージェント機能にはWebサーチ機能が組み込まれていることです。後述しますが、このエージェントは添付文書PDFを事前にダウンロードして読み込ませる方式ではなく、入力された医療機器名をもとにWebサーチでPMDAの添付文書を自動的に探してきます。

3つ目は、組織のセキュリティポリシー内で運用できる点です。院内のMicrosoftテナント上で動作するため、外部サービスに院内情報を送信することへの懸念が比較的少なくて済みます。

実際に使ってみた手応え

構築したエージェントに対して、実際のMRI安全確認業務を想定した質問を投げてみました。

手応えとしては、添付文書に明確な記載がある製品についてはかなり正確に回答が返ってきます。「MRI対応」「条件付きMRI対応」「MRI非対応」の分類と、その根拠となる添付文書の記述を提示してくれます。さらに、PMDAの添付文書ページへのリンクも提示されるため、回答の裏取りをその場で行うことができます。

一方で、限界も感じています。添付文書の記載自体が曖昧なケース、複数の条件が組み合わさるケースでは、AIの出力をそのまま信じるのは危険です。最終判断は必ず人間が行う前提で使うべきです。

現時点では定量的な一致率検証はこれからの段階ですが、日常業務の補助ツールとして十分に使える実感を持っています。検証の進め方についても、有料パートで詳しく解説します。

ここまでが無料パートです。以下の構築ノウハウに興味がある方は、有料パートへお進みください。

有料パートの内容：

• エージェントの仕組みとWebサーチ型アプローチの設計思想

• プロンプト全文と設計意図の解説

• 精度を上げるために試行錯誤した過程

• 一致率検証のフレームワーク案

• 運用規定案のテンプレート