医療AI・PHRシステム｜認知症モニタリング・AI問診・診察管理

AI問診——バーチャルヒューマンが聴く、15分の対話

「問診票に記入してください」——病院に行くと必ず渡される、あの紙。若い人ならサクサク書けますが、高齢の方にとってはハードルが高い。字が小さい、選択肢の意味がわからない、そもそも書くのが辛い。結果、白紙に近い状態で提出されることも少なくありません。

DeepAIのAI問診は、バーチャルヒューマンが患者さんと対話形式で問診を行います。画面にリアルなAIアバターが表示されて、「今日はどうされましたか？」と自然な日本語で話しかける。患者さんは声で答えるだけ。「お腹が痛くて」「いつからですか？」「3日前くらいから」——こうした会話を通じて、問診情報が自動的に構造化されていきます。

ここで重要なのが音声分析です。患者さんが話す声のトーン、速度、間の取り方——こうした非言語情報から心理状態を推定します。「痛くない」と言葉では言っていても声が震えていたら、痛みを我慢している可能性がある。「大丈夫」と答えていても声のトーンが低ければ、不安を抱えているかもしれない。こうした微妙なサインを、AIは見逃しません。

高齢者対応についても少し。お年寄りの方は、話すスピードがゆっくりだったり、同じことを繰り返したりすることがあります。普通のチャットボットだと「もう一度入力してください」みたいな無機質な応答になりがちですが、DeepAIのバーチャルヒューマンは待つ。ちゃんと最後まで聞いてから応答する。これ、開発するのはかなり大変でしたが、医療の問診においては絶対に妥協できないところでした。

問診の結果は構造化されたデータとして医師に提出されます。「主訴：腹痛」「発症：3日前」「性質：鈍痛」「随伴症状：嘔気なし」——こういった形式で、医師が必要とする情報が整理されている。医師は問診票を読む時間が短くなり、診察に集中できる。

ただし、はっきり言っておきたいことがあります。このAI問診は、あくまで「聞き取り」の自動化です。診断はしません。症状の聞き取りと情報の整理まで。診断するのは医師です。「AIが診断してくれる」みたいな誤解が広がるのは医療AIにとって最悪のシナリオなので、ここは何度でも強調します。

症状監視——日常の「ちょっとした変化」を見逃さない

認知症モニタリングとは別に、より広範な症状監視の仕組みも用意しています。SymptomMonitorPage（46KB）は、がん患者の自宅療養中の体調変化を追跡するために開発しました。化学療法の副作用——吐き気、倦怠感、食欲不振、痛み——これらを患者自身がAIアバターに報告するシステムです。

「今日の体調はどうですか？」「少し吐き気がして」「食事は取れましたか？」「朝ごはんは半分くらい」——こうした日々の会話から、症状のグレード（重症度）を自動分類します。CTCAE（有害事象共通用語規準）に準拠したグレーディングで、Grade 1（軽度）からGrade 4（生命を脅かす）まで。

ここで特に力を入れたのが緊急症状モニター（EmergencySymptomMonitorPage、28KB）です。「激しい胸の痛み」「呼吸困難」「意識がもうろうとする」——こうした緊急性の高い症状が検出されたとき、即座に担当医療チームにアラートが飛びます。患者さんの中には「先生に迷惑をかけたくない」と我慢してしまう方が少なくないんですよね。AIが「これは緊急です」と判断してくれることで、適切なタイミングで医療介入ができる。

がん対応に特化した理由があります。がん患者の在宅療養では、次の外来までの2週間〜4週間の間に体調が激変することがある。でも患者さんから病院に電話するのは心理的ハードルが高い。「こんなことで電話していいのか」と迷っているうちに状態が悪化するケースを、腫瘍内科の先生から何度も聞きました。AIアバターなら、遠慮せずに毎日話せる。

技術的な話を少しだけ。症状監視では、テキスト情報だけでなく音声の特徴量も分析しています。Pitch（声の高さ）、Energy（声の大きさ）、Duration（発話の長さ）——この3つの音響パラメータから痛みの程度や不安のレベルを推定します。「痛くない」と言葉では言っていても、声のPitchが不安定で、Energyが低く、応答Durationが長い（つまり答えるのに時間がかかっている）場合、実際には痛みを我慢している可能性が高い。こうした非言語的なサインを拾えるのが、対話型AIの強みです。

PHR（パーソナルヘルスレコード）——患者の記録を、患者のもとに

電子カルテと何が違うの？　とよく聞かれます。電子カルテは医療機関が管理するもの、PHRは患者自身が管理するもの。この違いは大きい。転院したとき、紹介状だけでは伝わらない細かい情報——日々の体調変化、自宅での症状、精神的な状態——これらが引き継がれずに失われていく。PHRは、患者の健康記録を病院の壁を越えてつなぐ仕組みです。

DeepAIのPHRには4つの柱があります。

患者タイムラインは、受診・検査・処方・AI問診・症状報告——あらゆるイベントを時系列で表示するものです。「3月5日：AI問診で腹痛を申告」「3月7日：血液検査」「3月10日：処方変更」——こうした流れがひと目でわかる。患者本人が「自分の体に何が起きているか」を理解するためのツールでもあります。

処方管理は、現在服用中の薬、過去の処方履歴、副作用の記録をまとめて管理します。複数の病院にかかっている患者さんの場合、A病院とB病院で出された薬の飲み合わせが問題になることがある。PHRの処方管理では、すべての処方情報が一箇所にまとまっているので、重複処方や相互作用のリスクを確認できます。

診察メモ——前述の医師メモがここに蓄積されます。医師同士の申し送りにも使えますし、患者本人が「先生が何と言っていたか」を後から確認できるのも大きい。診察室では緊張して聞き逃すことが多いんですよね。「帰ってから夫に説明しようとしたら、何も覚えていなかった」という患者さんの声、本当によく聞きます。

録画も重要な機能です。ビデオ診療やAI問診のセッションを録画保存できる。もちろん患者の同意が前提ですが、「あのとき先生が何と言ったか」を正確に振り返れる。医療紛争の防止という観点もありますが、それ以上に「患者が自分の健康を理解するための記録」としての価値が大きいと考えています。

国立がん研究センターとの共同研究

2025年6月、クリスタルメソッドは国立がん研究センターとの共同研究契約を締結しました。研究テーマは「AIバーチャルヒューマンによるがん患者の症状モニタリングと心理的支援の有効性検証」です。

正直に言えば、共同研究の契約を結ぶまでに2年以上かかっています。最初に相談したのが2023年の初めで、そこから何度もプレゼンテーション、セキュリティ審査、倫理委員会の承認——医療分野は当然ですが、とても慎重なプロセスがあります。でもそれは当然のことです。患者さんのデータを扱うシステムに「大丈夫です、信頼してください」だけで通じるわけがない。

共同研究の具体的な内容としては、化学療法を受けているがん患者さんにDeepAIのAIアバターと毎日会話してもらい、症状変化の早期検出精度を検証します。従来の「次の外来で報告」というフローと比較して、AIモニタリングがどれだけ早く異常を検出できるか。また、AIアバターとの日常会話が患者の不安軽減にどの程度寄与するか。この2点が主な研究課題です。

研究はまだ進行中で、結論は出ていません。「効果がありました！」と言いたいところですが、エビデンスが出る前に宣伝するのは医療の世界では許されない。結果が出たら、学術論文として公開する予定です。

率直にお伝えしたいこと——AIの限界

医療AIを提供する企業として、いいことばかり並べるのは無責任だと考えています。はっきり言うべきことがあります。

AI問診は診断ではありません。　症状の聞き取りと情報の構造化までが守備範囲です。「AIが診断してくれる」と患者さんが誤解すると、医師の指示を軽視するリスクがある。診断の最終判断は必ず医師が行います。これは法的にも倫理的にも譲れない一線です。

認知症モニタリングは、専門的な認知機能検査の代替にはなりません。　アラートが出たからといって「認知症です」とは言えない。あくまでスクリーニングの補助ツールであり、診断には医師による専門的な検査（HDS-R、MMSEなど）が必要です。

感情認識の精度には限界があります。　音声の特徴量から心理状態を推定する技術は年々進歩していますが、100%の精度ではありません。文化的背景、方言、個人差——こうした要因が精度に影響します。東北弁で話す高齢者と、関西弁で話す若者では、同じ「痛い」でも音響特徴が全く違う。万能ではないことを、使う側も理解しておく必要があります。

実技・触診はAIにはできません。　お腹を触って圧痛を確認する、聴診器で呼吸音を聞く——身体的な診察行為は当然ながらAIの範囲外です。AI問診で得られる情報と、医師の身体診察は、補完関係にあるものです。どちらか一方では十分ではない。

高齢者全員がAIを使えるわけではありません。　タブレットの操作が難しい方、声が小さくてマイクが拾えない方、そもそもデジタル機器に拒否感のある方。こうした方々にとってAI問診は役に立たない。だから看護師による従来の問診と併用する運用を推奨しています。「AIですべて解決」は幻想です。

Q. AI問診は医療機器として認可されていますか？

DeepAIのAI問診は、診断を行わない「問診支援ツール」として分類されます。PMDAの医療機器認可は現時点では取得していませんが、今後の法整備に合わせて必要な認可を取得する計画です。現在は診断支援ではなく、情報収集の効率化ツールとしてお使いいただいています。

Q. 患者データのセキュリティはどうなっていますか？

患者データはすべて国内のデータセンターで保管されています。通信はTLS 1.3で暗号化、保存データはAES-256で暗号化しています。データは患者ごとにアクセス制御されており、担当医以外はアクセスできません。HL7 FHIRに準拠したデータ管理を行っており、医療情報安全管理ガイドラインに沿った運用です。

Q. 既存の電子カルテと連携できますか？

HL7 FHIR対応のAPIを用意しているので、FHIRに対応した電子カルテとは連携可能です。ただし、国内の電子カルテはベンダーごとに仕様が異なるため、個別にインターフェースの調整が必要な場合があります。導入前に連携可否を確認するフェーズを設けています。

Q. 認知症モニタリングは毎日やる必要がありますか？

理想的には毎日の計測が望ましいですが、隔日や週3回でも傾向は把握できます。データの連続性が高いほど精度は上がりますが、利用者の負担にならない頻度に調整してください。施設によっては「平日のみ5分間」という運用をされているところもあります。

Q. 導入にどのくらいの期間がかかりますか？

標準的なクラウド導入で約2〜3ヶ月です。要件定義1ヶ月、設定・カスタマイズ1ヶ月、研修・テスト運用1ヶ月が目安です。オンプレミス環境の場合や電子カルテ連携がある場合は、3〜6ヶ月程度を見込んでください。

Q. 高齢者がAIアバターと話すのに抵抗はありませんか？

正直に言えば、個人差があります。テスト運用では約70%の高齢者が2週間以内に慣れたという結果が出ていますが、30%は最後まで抵抗感が残りました。無理に使っていただく必要はなく、従来の人間による問診との併用を推奨しています。「使える人は使う」くらいの温度感が現実的です。

Q. 費用はどのくらいですか？

SaaS提供で、利用規模（ベッド数・外来患者数）に応じた月額料金体系です。詳細な料金はお問い合わせください。初期導入費用と月額利用料の2本立てで、最小構成からスタートして段階的に拡張する導入プランもご用意しています。