【第100回！】病院にAIチームができるまで｜一人の勉強会から十数名のチームになった話と、まだ解けていない課題
この投稿も早いもので100回目になりました。
ここまで書いてきたのは、放射線技師が一人でAIを触ってみた話が中心でした。ツールを作った、論文の読み方を変えた、議事録を任せてみた。個人の実験の記録です。
ただ、その裏側には院内のチームがあります。今日はそちらの話を書きます。一人で始めた勉強会が、いまは十数名になりました。
先に断っておきます。これは成功談ではありません。いまも解けていない課題があります。そこも含めて書かないと、100回目に書く意味がないと思うので。
始まりは、興味のある同僚と2人だった
まず、どこから始まったのか。
上から降りてきた話ではありません。「AIチームを作れ」と言われたことは一度もない。自分から言い出しました。
きっかけは、AIに強い興味を持っている同僚がいたことです。その人と一緒に勉強を始めた。それだけです。組織図もなければ、予算もなければ、名前すらなかった。ただ興味のある2人が、業務のかたわらで調べては話す、ということをしていました。
そこから徐々に人が増えて、いつの間にかチームとして成立していた、というのが正直な経緯です。「立ち上げた」という言葉が持つ計画性は、実際にはありませんでした。
もし今、院内でAIを広げたいと思っている人がいるなら、この点は伝えておきたいところです。制度から始める必要はありません。興味のある人がもう一人いれば、それで始まります。
周囲は、ほぼ様子見だった
次に、周りの反応です。
反対されたわけではありません。かといって、歓迎されて始まったわけでもない。大半は様子見でした。
共感してくれた人が参加する。気になった人が話を聞きに来る。その繰り返しでした。全員が賛成してくれるのを待っていたら、たぶん今も始まっていません。
これは、やってみて分かったことです。新しいことを始めるとき、組織の大多数は賛成も反対もしません。ただ見ています。そして、動いている人が続けていると、興味を持った人から順に近づいてくる。
だから、全員の合意を取ろうとしないほうがいい。様子見は拒否ではありません。
最初にやったこと｜ツール導入ではなく、情報発信
チームとして最初に取り組んだのは、意外に思われるかもしれませんが、ツールの導入ではありませんでした。
院内向けのメールマガジンのような情報発信です。AIについて知ってもらうところから始めました。
その初回のテーマが、「生成AIにメールの草稿を作成してもらう」でした。
今にして思うと、これが最初でよかったと思っています。理由は3つあります。
・誰でも、その日のうちに試せる。特別なツールも権限も要りません。
・患者情報が絡まない。院内のメールの草稿なら、医療情報を外に出す話にならない。最初の一歩として安全です。
・効果がその場で分かる。書き出しに悩んでいた時間が減る。体感しやすい。
もしいきなり「画像診断にAIを」という話から始めていたら、規制と安全性の議論で止まっていたはずです。まず一人ひとりが自分の手で触って、「たしかに楽になる」と感じるところから始める。その順番が効きました。
院内でどこまで許可するかという線引きの話は、別の記事に書いています。
・病院で生成AIは禁止すべきか｜「全面禁止」が機能しない理由と条件付き許可の現実解
いま｜月1回の勉強会と、十数名
現在の姿です。
メンバーは放射線技師のみで、十数名。他職種にはまだ広がっていません。「院内AIチーム」と言いながら、実際には部門内の集まりです。ここは正直に書いておきます。
活動は月1回の勉強会。形式はシンプルで、メンバーが順番に、それぞれ好きなテーマで発表する。それを元に議論をする。それだけです。
テーマを指定していないのがポイントかもしれません。カリキュラムを組んで「今月はプロンプトの基礎」とやる方法もあると思いますが、そうしていません。各自が興味を持ったことを持ち寄るほうが、発表する側の熱量が違う。聞く側にとっても、自分では選ばなかった話が入ってくる。
まだ解けていない課題｜モチベーションとスキルの格差
ここが、この記事でいちばん書きたかったところです。
うまくいっていないことがあります。メンバー間のモチベーション格差と、スキル格差です。
伸びる人は、勝手に伸びていきます。こちらが何かをしなくても、自分で調べて、試して、次の勉強会で驚くようなものを持ってくる。そういう人は放っておいても伸びる。
問題は、「ちょっと興味がある」くらいの人です。
参加はしてくれる。話も聞いてくれる。でも、そこから自分で手を動かすところまでは行かない。そして時間が経つほど、伸びる人との差が開いていきます。差が開くと、勉強会の議論についていきにくくなる。ついていきにくくなると、足が遠のく。
この層をどうやって伸ばせばいいのか。いまも日々悩んでいます。
正直に書くと、答えを持っていません。
課題を出せばいいのか、それは負担になるだけではないか。ペアを組ませるのがいいのか、それは伸びる側の時間を奪うのではないか。難易度を下げれば、伸びる人には物足りなくなる。いろいろ考えていますが、これという方法にはたどり着いていません。
ここを解決した人がいたら、本当に教えてほしいと思っています。
自分の仕事は、どう変わったか
最後に、個人としての変化です。
これも正直に書くと、技師としての仕事そのものは、あまり変わっていません。撮影に入り、検査をして、患者さんに説明する。日常業務は以前と同じです。
変わったのは、増えた仕事があることです。AIとDXを掛け合わせた、部門内の業務改善に関する仕事が増えました。
肩書きが変わって別の世界に行ったわけではありません。技師の仕事をしながら、その横で業務改善の話が乗ってくる。それが今の形です。
もし「AIに詳しくなると現場を離れることになるのでは」と心配している人がいたら、少なくとも私の場合はそうなっていません。現場にいるからこそ、どこが面倒かが分かる。それが改善のネタになる。むしろ順番は逆だと感じています。
まとめ｜制度を待たなくていい
・上から降りてきた話ではなく、自分から言い出して、興味のある同僚と2人で始めた
・周囲はほぼ様子見。全員の合意を待つ必要はなかった
・最初はツール導入ではなく、院内向けの情報発信から。初回は「AIにメールの草稿を作らせる」
・いまは放射線技師のみで十数名。月1回、持ち回りで好きなテーマを発表して議論している
・解けていないのは、モチベーションとスキルの格差。答えはまだ持っていない
・技師の仕事自体は変わらない。増えたのは業務改善の仕事
100回目に書きたかったのは、これです。
一人でいい。興味のありそうな同僚を一人見つけて、何か一つ、共有することから始めてください。
制度も予算も肩書きも要りませんでした。必要だったのは、興味のある人がもう一人いたことだけです。そこから十数名になるまでに、特別な戦略はありません。
そして、続けた先には別の課題が出てきます。私はいまそこにいます。解けたら、また書きます。
101回目からも、現場で試したことを書いていきます。関連記事はこちら。
・【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
・病院で生成AIは禁止すべきか｜「全面禁止」が機能しない理由と条件付き許可の現実解
・Copilotエージェントの作り方｜病院の実務で作ってわかった手順とつまずき
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。よろしければフォローしていただけると、更新をお届けできます。同じように院内でAIを広げようとしている方の話も、コメントで聞かせてもらえたら嬉しいです。
本記事の内容は筆者個人の見解であり、所属する医療機関の公式見解を代表するものではありません。記載した活動の内容・規模・運営方法は執筆時点のものであり、他の施設で同じ方法が有効であることを保証するものではありません。院内での生成AIの利用範囲、情報の取り扱い、活動の運営については、所属施設の情報システム規程および管理者の指示に従ってください。患者情報および院内固有の情報を外部サービスに入力しないでください。本記事を参考にしたことによって生じた損害・不利益について、筆者は一切の責任を負いかねます。
