「このAI、うちの病院は使っていいんですか?」に、あなたは即答できますか
先日、ある病院の情報システム担当の
方から聞いた話です。看護師さんから「申し送りの要約、このAIアプリに手伝ってもらってもいいですか?」と聞かれて、一瞬、返事に詰まったそうです。個人としてやってはいけないことは院内周知済み。でも「じゃあ、どのAIなら組織として認められているのか」「認めるとしたら誰が決めるのか」までは、実はまだ決まっていなかった、と。
これは特別に準備不足な病院の話ではありません。むしろ、個人向けの注意喚起(氏名や病歴を入れない、学習オフ設定にする、など)を一通り終えた病院ほど、次にこの壁にぶつかります。個人の心がけを整えたあとに残るのは、「組織としてどう仕組み化するか」という、もう一段大きな宿題です。
見えてきたこと: 論点は「証跡を残せるか」に移る
医療法施行規則により、医療機関の管理者にはサイバーセキュリティ確保のための体制整備が求められるようになっています。立入検査では、厚労省のチェックリストに基づいた確認も行われます。つまり、「うちはちゃんとやっています」という感覚ではなく、「何を、いつ、どう整えたか」を説明できる状態にしておくことが、規模の大きい病院ほど避けにくい論点になってきているのです。
わたしがこのテーマを整理する中で見えてきたのは、押さえるべき論点が思いのほかシンプルに5つへ収束する、ということでした。
実践: 押さえるべき5つの柱
1つ目は可視化です。職員がどのAIに何を入力しているかを把握・制御する仕組み(DLPやSASEといった技術分類)と、業務で正式に認められていない「シャドーAI」の検知。これは職員を疑うためではなく、無許可利用に早く気づき、正規の代替手段へそっと誘導するためのものです。
2つ目は部門別ルール。医局・看護・薬剤・検査・事務では扱う情報の性質がまったく違うので、一律の「禁止か許可か」ではなく、部門ごとに「入れてよい情報/だめな情報」の基準を持つほうが実務的です。
3つ目はインシデント対応とBCPの一体化。情報漏洩を検知してから封じ込め、関係機関への報告に至るまでの体制図と、システムが止まったときの診療継続計画は、別々の書類にしておくのではなく、連動させておく必要があります。
4つ目は教育の階層化。経営層・管理職・現場では必要な研修の深さが違います。5つ目は委託先の管理。電子カルテベンダーやクラウド事業者との責任分界を、契約であらかじめ文書化しておくことです。
余韻: 一度作って終わりにしない
正直に言うと、この5つは目新しい発想ではありません。目新しいのは、これらを「一度作って終わり」にせず、年1回以上の棚卸しを前提に設計するという姿勢のほうです。ガイドライン自体が定期的に改訂される以上(直近は2026年6月の第7.0版)、体制もそれに追随し続けることが、監査対応の実質をつくります。
冒頭の情報システム担当の方には、「今すぐ完璧な体制を作る必要はない。まず、どのAIが院内でどう使われているかの棚卸しから始めてみては」とお伝えしました。同じ問いを抱えている方の参考になれば嬉しいです。
用語集
シャドーAI: 勤務先が正式に認めていないAIツールを、業務でこっそり使うこと。情報漏洩や懲戒処分の温床になりやすい。
DLP(Data Loss Prevention): 入力・送信される情報の内容を見て、機微情報の外部流出を検知・ブロックする技術。
SASE(Secure Access Service Edge): ネットワークアクセス制御とセキュリティ機能をクラウド上で統合的に提供する仕組み。組織内からのAI利用の可視化・制御にも用いられる。
BCP(事業継続計画): サイバー攻撃や災害でシステムが止まっても、診療を継続・復旧するための事前計画。
3省2ガイドライン: 厚労省・経産省・総務省が示す、医療情報の安全管理に関する2本のガイドライン群の総称。医療機関向けと事業者向けに役割分担している。
要配慮個人情報: 本人の病歴・健康状態・診療情報など、特に慎重な取扱いが求められる個人情報。個人情報保護法上の区分。
責任分界: システムやサービスの障害・事故が起きた際、委託元と委託先(ベンダー等)のどちらがどこまで責任を負うかをあらかじめ契約で明確にしておくこと。
参照
本コンテンツは医療助言ではありません。診断・治療方針については必ず専門の医療従事者にご相談ください。本コンテンツは第三者からの依頼・報酬に基づくものではなく、独立した立場からの発信です。COI開示はこちら。読んでよかったら、スキとフォローで教えてください。個人単位のAI利用ルールをまとめた関連noteもあわせてどうぞ。
