AdventHealth、OpenAIで全人的ケアを推進

AdventHealth は、管理業務の負担軽減と臨床ワークフローの効率化に向けて、システム全体で ChatGPT for Healthcare を導入しています。時間のかかる文書作成や支援業務を自動化することで、ケアチームは毎週数時間を取り戻し、臨床医は患者により直接向き合えるようになっています。その結果、業務効率の向上にとどまらず、臨床対応力の拡大、受診までの時間短縮、そして患者体験の測定可能な改善が実現しています。

AdventHealth は 9 州で展開する病院システムで、毎年数百万人の患者に医療を提供しています。多くの大規模医療システムと同様に、厳しい収益環境、増大する需要、そして複雑化する管理業務に直面しています。

その負荷の多くは、日々のワークフローに表れます。利用管理のために症例を確認する医師アドバイザーは、1 件あたり約 10 分を費やすことが少なくありません。しかも単一の作業ではなく、カルテの確認、関連情報の特定、基準の照合、構造化された根拠の下書き作成といった一連の工程に時間がかかります。それが数百件、数千件と積み重なると、時間はすぐに膨らみます。

この負担は臨床職だけにとどまりません。財務、人事、IT などの部門でも、必要不可欠でありながら時間のかかる文書作成、情報要約、資料準備に多くの時間が費やされています。その結果、多くの部門が、経営陣の言う「常時オペレーションモード」で動いており、より高付加価値な業務に割ける余力が限られています。

同時に、組織内ではすでに AI への関心が高まり始めていました。正式なポリシーで利用が制限される中でも、従業員はチャットボットを試していました。

AdventHealth の Chief AI Officer、Rob Purinton 氏は次のように述べています。「すぐに始めたい人たちがいた一方で、傍観している人も非常に多くいました」「日々の業務で AI をどう効果的に使えばよいのか、分からなかったのです」

AdventHealth の経営陣は早い段階で、孤立したパイロット運用では意味のある変化につながらないと判断しました。中心的な課題は、大規模な従業員全体で一貫性と安全性のある利用を促進することでした。

Purinton 氏はこう語ります。「医療における AI で最も難しいのは、人がそれを安全に、一貫して、大規模に使うようにすることです」「私たちは早い段階で、導入定着そのものをプロダクトとして捉えると決めました」

その判断が展開方法を形づくりました。経営陣は AI を自動化として位置づけるのではなく、管理業務の負担を減らし、臨床医やスタッフに時間を返す手段として示しました。

Purinton 氏はこう述べています。「私たちは AI を自動化として語りません。私たちが語るのは、時間を取り戻すことです」「品質を維持しながら 10 分のレビューを大幅に短縮できれば、それは臨床医に返せるキャパシティになります」

AdventHealth はまた、導入定着を測定可能な業務指標として扱いました。組織では、平日 1 営業日あたりのユーザーごとのメッセージ数を追跡し、週末と祝日を除外して一貫した基準線を作っています。この指標は、目標値や傾向を定期的に確認しながら、他の KPI と同様に監視・管理されています。

利用を拡大するために、このシステムは大規模な中央集約型研修ではなく、領域別のピアグループを活用しました。たとえば財務チームは財務チーム同士、人事は人事同士で連携し、それぞれの業務に関連するプロンプト、ワークフロー、ベストプラクティスを共有しました。

組織が試験導入から全社展開へ移行する中で、経営陣はプライバシー、ガバナンス、信頼性に関する医療要件を満たせるツールを優先しました。

Purinton 氏はこう語ります。「私たちが OpenAI を選んだのは、デモを求めていたからではありません。求めていたのは、エンタープライズ向けのインフラでした」「推論能力、構造化出力、そしてガバナンス管理機能によって、これは単なる生産性向上ソフトウェアではないと確信できました。医療システム全体に責任を持って拡張できるものだったのです」

AdventHealth は ChatGPT Enterprise を導入し、その後 ChatGPT for Healthcare も採用しました。これにより、データ保護やコンプライアンス支援を含む、規制環境向けの追加の安全対策が提供されました。

イノベーションの速さと協業体制も、この決定に影響しました。

Purinton 氏はこう述べています。「私たちは、可能性の最前線により近いことを本当に高く評価しています。そして、パイロット、展開、その次の段階を考えるうえで、OpenAI は非常に協力的だと感じています」

最も早期に始まり、かつ測定しやすかったユースケースの 1 つが利用管理でした。

ChatGPT for Healthcare を使うことで、医師アドバイザーは患者カルテの構造化要約を生成し、関連する臨床情報を抽出し、初期根拠の下書きを作成できます。最終判断の責任は臨床医にありますが、情報をまとめるための時間は削減されます。

組織では、自己申告の推定値ではなく、電子カルテのタイムスタンプを含むシステムレベルのデータを用いて効果を測定しています。

Purinton 氏はこう語ります。「私たちは、プロセスに組み込まれている指標を好みます。何分改善したのか、そしてその変化が統計的に有意かどうかを正確に把握できます」

臨床ワークフロー以外でも、各部門で同様の傾向が見られています。

• 文書や計画の作成は、白紙からではなく初稿出力から始まる
• ポリシーやコミュニケーションが、構造化された使いやすい形式に変換される
• メモや非構造化情報が、実行ステップへとすばやく要約される

これらの変化により、サイクルタイムが短縮され、やり取りを伴う修正が減り、出力の一貫性が向上します。

AdventHealth は、AI の効果を導入定着とワークフロー性能という 2 つの主要な軸で評価しています。

導入定着の面では、日々の利用状況を追跡することで、AI がどれだけ早く日常業務の一部になっているかについて説明責任と可視性が生まれています。

ワークフローの面では、パイロットはタスクあたりの時間、処理時間、処理件数などのスループット指標で評価されます。利用管理では、品質と一貫性を維持しながらレビュー時間を短縮することが目標です。

各部門で、チームは次のような成果を報告しています。

• 反復的な文書作成やレビュー業務に費やす時間の削減
• 社内ワークフローの処理迅速化
• 初稿の一貫性向上による手戻りサイクルの削減
• 追加採用なしでの対応力向上

組織ではこれらの成果をしばしば「時間を取り戻すこと」と表現しますが、経営陣はその概念を測定可能な成果に直接結びつけています。

Purinton 氏はこう語ります。「10 分かかる作業を 2 分にでき、それが週に 1,000 回起きるなら、それは本当のキャパシティです。問題は、そのキャパシティをどう再投資するかです」

AdventHealth にとって、AI の価値は全人的ケアを提供するという使命と密接に結びついています。そのためには時間が必要です。臨床医が患者や家族と向き合う時間、そしてスタッフがより高付加価値な業務に集中する時間です。

その影響を個人レベルで示す一例があります。以前は夜に文書作成を終えていた、いわゆる「パジャマタイム」の医師が、AI に支えられたワークフロー変更後は通常勤務時間内に仕事を終えられるようになりました。

Purinton 氏はこう語ります。「彼は仕事を職場に置いて帰れるようになりました。家に帰って、家族としっかり向き合えるようになったのです」

こうした話は、役割を置き換えるのではなく、管理業務の負担を減らすためのツールとして AI を捉える組織の姿勢を裏づけています。

これまでのところ、測定可能な成果の多くは既存業務に費やす時間の削減から生まれています。AdventHealth はそれを出発点と捉えています。

現在は、ガバナンス、測定、信頼を同じく重視しながら、患者アクセス、臨床意思決定支援、新たなケア提供モデルなどの領域への拡大に注力しています。

経営陣によれば、重要な教訓は、AI の拡大は技術そのものよりも、それをどう導入し定着させるかに左右されるということです。

Purinton 氏はこう述べています。「導入定着とは『その製品を使ってください』ではありません。『変革を導くリーダーシップ』なのです」「それを測定し、価値を証明し、信頼を軸に導くとき、初めてパイロットを超えられます」