#4.
米国の現在地 Mount Sinai の「肌感」
#5.
「未来の議論」から「現在の実践」へ
AIは医師を置き換えるのではなく、
事務負担を軽くし、人にしかできない仕事に集中させる 「副操縦士」
#6.
Mount Sinai での生成AI ― 4つの現場 現在地 Mount Sinai Health System Newsroom (2026); 山田悠史「米国でのAI活用最前線」レジデントノート より.
#7.
① 調べる:OpenEvidence × 電子カルテ 現在地 Epic の中から直接呼び出せる
2026年3月に Mount Sinai が導入。別タブ不要で診療導線に直結 医師だけでなく多職種へ
看護師・薬剤師まで含めた臨床スタッフ全体に展開 回診の流れに溶け込む
難しい質問にその場で根拠を確認。EBMの「次世代版」 Mount Sinai Health System Newsroom, 2026年3月30日.
#8.
② 診る:放射線読影の「副操縦士」 現在地 ほぼ全ての X線・CT で AI 読影サポートが稼働
AIが単独で診断するのではなく、読影前のドラフト作成・ダブルチェックとして機能 強み 小さな所見(肺結節など)の拾い上げに強い
AI支援で結節の検出感度が有意に向上 注意点 感度重視の設計で偽陽性が出やすい
臨床情報との統合は不完全 Homayounieh F, et al. JAMA Netw Open 2021;4:e2141096; Niehoff JH, et al. Sci Rep 2023;13:3680.
#9.
③ 伝える:患者メッセージの自動下書き 現在地 「受信トレイ疲れ」を軽くする
MyChart 経由の患者メッセージは、バーンアウトの一因に AIが個別化した返信を下書き
臨床的に妥当性の高い丁寧な返信文を、電子カルテ内で自動生成 送信ボタンを押すのは医師
背景の見落としやハルシネーションのリスクは残る。最終責任は人
#10.
④ 書く:アンビエント・スクライブ 現在地 診察室の会話をAIが聞き取り、SOAP形式のカルテを自動生成
医師は画面ではなく患者と向き合える。診察後、数分でドラフトが完成
さらに、医師が走り書きしたメモを整形・箇条書き化する機能も標準搭載 エビデンス:これらのツールでカルテ記載時間が1日数十分短縮し、バーンアウトが軽減したとの報告 Olson KD, et al. JAMA Netw Open 2025;8:e2534976.
#11.
2つのツール 「診療中の検索ツール」と「仕事を設計するワークスペース」
#12.
ChatGPT for Clinicians とは ツール 認証済み臨床医向けの、医療者専用 ChatGPT ワークスペース
信頼できるソース優先の臨床検索
引用付きの deep research(論文・Web・自分の資料を横断)
診療文書の作成支援、用途別 skills
projects・custom GPTs で「自分の型」を再利用
※ 現時点では日本を含む米国外から直接利用は不可 OpenAI Help Center (2026); ISMMS ChatGPT Edu ガイドライン.
#13.
使い分け:検索ツールか、ワークスペースか ツール OpenEvidence 診療中にすぐ使える「検索ツール」
電子カルテ(Epic)に統合済み
HIPAA準拠で患者情報も扱える
診療中の即断に強い ChatGPT for Clinicians 仕事を設計する「ワークスペース」
調べる→比較→言い換え→下書き→再利用
教育資料・抄読会・研究の壁打ち
患者個別情報は入れない前提 代替ではなく補完。患者個別は前者、一般化した文書・教育研究は後者へ
#14.
私の日常での活用 「検索」の先にある仕事を束ねる
#15.
私の日常での使い方 実践 ① OpenEvidence
日常診療で臨床判断のセカンドオピニオンに 研究テーマの壁打ち
アイデア整理に有用。ただし類似論文検索の信頼性は高くない 依頼原稿
雑に書き殴った下書きをAIに(依頼状に合わせて)整形依頼。仕上げの時短に 論文ダイジェスト
老年科領域の最新論文を週1回、Claude Coworkで配信 Daily digest
未返信メール・予定・今日のタスクを毎朝1画面で確認 講演スライド作成
過去のオリジナル記事を元にCoworkでスライド化 アプリ開発
Claude Codeで実用アプリを2つ作成済み
#16.
Claude Chat / Cowork / Code の違い Insert footer text using the Header & Footer menu on the Insert tab 16 Claude Chat 会話で相談する
ブラウザやアプリでAIと対話
質問・要約・下書き・翻訳
まずはここから。日常の相談相手 Claude Cowork タスクを任せる
資料作成などの作業をまとめて依頼
定期実行も可(例:Weekly Review)
人に頼むようにAIへ業務を委任 Claude Code PCを操作させる
自分のPC上でファイル操作・解析
研究データの統計・図表作成
日本語の指示でOK、専門知識不要
#17.
実例:Weekly Geriatrics Review の運用 (Cowork) 17 毎週月曜6:00、自動で最新レビューが届く
Scheduled Tasksに登録:週次で自動実行
主要ジャーナルをWeb検索:NEJM・JAMA・Lancet・JAGS等
テーマを優先抽出:認知症・フレイル・ポリファーマシー等
日本語Word文書を自動生成:臨床的解説付きで即読める
#18.
Casey ― AI模擬患者で「問診」を鍛える 実践 ②(日本発の事例) 音声でAI模擬患者と問診練習ができるプラットフォーム
会話の直後に、共感力・質問設計・診断推論をスコア化
3ステップ:症例を選ぶ→声で問診→伸びしろを見る
入門・応用・挑戦の3レベル、約100の症例
OSCEや臨床実習前の反復練習に
医療英会話トレーニングコースも準備
利益相反:演者は提供元(合同会社Ishify)の共同代表です。 Casey(合同会社Ishify)https://casey-ai.jp
#19.
明日からの実践 日本の若手医師が、すぐに取り入れられること
#20.
すぐ使える、プロンプトの「型」 実践 ③ 役割と文脈を与える
「あなたは指導医です。研修医向けに…」と立場と読み手を指定 出力の形式を指定する
表で・3点で・患者向けの平易な言葉で、など形を決める 一度で完成させない
出力をたたき台に、追加質問で磨く(反復改善) 根拠を求める
deep research で引用付きに。出典を必ず自分で確認する
#21.
使うべき場面 / 使ってはいけない場面 実践 ④ ★線引き 使うべき場面 一般化した文書の下書き(説明・紹介状)
教育・抄読会・研究の壁打ち
調べもの・言い換え・要約のたたき台
問診や面談の練習 使ってはいけない場面 患者を特定できる情報の入力
承認のない一般AIへのカルテのコピペ
出力を確認せず、そのまま臨床判断に使う
外部アプリと無断で連携させる
#22.
最重要:患者情報を一般AIに入れない 実践 ⑤ ★絶対 「経過を要約して」と、患者情報を ChatGPT 等にコピペしない
重大な個人情報の漏えいにあたります 米国では大丈夫な仕組みがある:
米国では HIPAA に準拠し、医療機関と契約済みの医療専用AIだけが患者情報を扱える
承認・契約のないツールには患者情報は入れない ISMMS ChatGPT Edu ガイドライン; 山田悠史「米国でのAI活用最前線」より.
#23.
AIは「副操縦士」
操縦桿を握り、最終的な判断を下すのは、
いつでも医師
限界を理解し、批判的に使いこなすリテラシーを
#24.
今日のまとめ TAKE HOME 1 米国では生成AIが「現在の実践」。調べる・診る・伝える・書くの4領域で稼働。 2 OpenEvidence=診療中の検索機、ChatGPT for Clinicians=仕事を設計する場。補完関係。 3 明日からは「役割・形式・反復・根拠」のプロンプトの型から。 4 患者情報を一般AIに入れない。AIは副操縦士、最終責任は医師。
#25.
参考文献 REFERENCES Mount Sinai Health System Collaborates with OpenEvidence (Newsroom, 2026年3月30日).
OpenEvidence — About / Announcements (Visits, OpenEvidence 2.0, HIPAA compliant), 2025–2026.
ChatGPT for Clinicians; Deep research in ChatGPT — OpenAI Help Center, 2026.
ISMMS ChatGPT Edu — Privacy + Security / FAQ, Icahn School of Medicine at Mount Sinai.
Homayounieh F, et al. JAMA Netw Open. 2021;4:e2141096.(胸部X線AIの結節検出)
Niehoff JH, et al. Sci Rep. 2023;13:3680.(胸部X線AIの臨床性能)
Olson KD, et al. JAMA Netw Open. 2025;8:e2534976.(アンビエントAI書記と負担軽減)
Sahni NR, et al. N Engl J Med. 2023;389:348-358.(米国医療におけるAI総説)
山田悠史「米国でのAI活用最前線」レジデントノート(生成AIの活用).
Casey(合同会社Ishify)https://casey-ai.jp
#26.
ありがとうございました。 山田 悠史
Brookdale Department of Geriatrics and Palliative Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai
yuji.yamada@mssm.edu / X: @yujiy0402
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