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英リーズ教育病院、救急外来で診察の会話からAIにカルテの下書きを作らせる試験をし、この秋から順に広げる

2026.10.29
英リーズ教育病院、救急外来で診察の会話からAIにカルテの下書きを作らせる試験をし、この秋から順に広げる

英国のリーズ教育病院NHSトラストは、救急外来で、診察の会話からAIにカルテの下書きを作らせる試験をしました。病院は、記録の時間が61%減り、1回の診察で13分短くなったとしています。ただ、何人の医師の何件の診察で、どう測ったかも、入れる前に何分かかっていたかも出ていません。薬とアレルギーの正確さも「高い」とだけ書かれ、数字も外の人による確かめもありません。

この事例で分からないこと

  • 61%と13分の測り方、医師の人数、診察の件数が書かれていません
  • 入れる前に、1回の記録に何分かかっていたかが書かれていません
  • 薬とアレルギーの正確さは「高い」とだけあり、数字がありません
  • 評価の報告書は公開されておらず、外の人による確かめはありません

何が起きたか

リーズ教育病院NHSトラスト(Leeds Teaching Hospitals NHS Trust)は、英国の国の医療(NHS)でいくつもの病院を運営する組織です。試験を率いた救急の専門医は、忙しい救急外来で、AIは医師の事務を減らす助けになる見込みがあると話しています。

病院は、英国の会社トータス(TORTUS)と組み、リーズ総合病院の救急外来で試験をしました。場所は、歩いて来た患者を診る区画です。期間は2026年2月から4月の3か月でした。

AIの使い方

AIは、診察の会話を聞き、カルテの下書きを自動で作ります。医師は、安全な端末と無線のマイクを使います。下書きは医師が細かく確かめ、自分で記録を仕上げます。

患者の情報は、英国の中のクラウドに暗号をかけて置きます。診察の音声と書き起こしは一時的に置くだけで、使ったら自動で消します。

トータスは、NHSの医師と技術者が2022年に作った会社です。音声を文字にする技術とAIで、カルテ、紹介状、病名などの分類の番号を作るとしています。使っているAIのモデルの名前や種類は、お知らせには書かれていません。

発表された数字

📊 項目 病院の説明
記録の時間 61%減った
1回の診察で短くなった時間 13分
薬とアレルギーの正確さ 高いまま(数字はない)
重い安全の出来事 3か月の間なし
医師の声 事務の仕事で疲れることが減り、画面ではなく患者に向き合いやすくなった

出典:リーズ教育病院NHSトラストのお知らせ(2026-10-27)。人数・件数・測り方は書かれていません

61%と13分が、同じ記録の時間を測った数字なのかも、お知らせからは分かりません。

公表された説明と、確かめられていないこと

📢 公表されている説明 ⚠️ 確認できていない点
記録の時間が61%減った 測り方、医師の人数、診察の件数
1回の診察で13分短くなった 入れる前と後の、1回の記録の時間
薬とアレルギーの正確さは高いまま 何件を調べて、何件が正しかったか
重い安全の出来事はなかった 軽い誤りの数と中身
トータスは2026年6月にクラスIIaの医療機器になった 試験の時期の道具と同じ版か
秋から救急外来に順に入れる 広げたあとの数字
試験の評価で、よい結果が出た 評価の報告書の中身と、外の人による確かめ

凡例:📢=当事者(病院・会社)が公表している説明 ⚠️=出典に書かれておらず、こちらで確認できていない点
出典:リーズ教育病院NHSトラストのお知らせ(2026-10-27)。評価の報告書は公開されておらず、外の人による確かめはありません

トータスは2026年6月、英国の医療機器の仕組み(UKCA)で、診察の会話を聞く道具として初めてクラスIIaに認められたと、お知らせは書いています。外の認証の機関が道具の安全と性能を審査したもので、リーズの試験の数字を確かめたものではありません。

誰に関係するか

訪問介護で、利用者の家での様子を話しながら記録を書くヘルパーの事業所は、同じ形を試せます。会話から下書きを作らせ、仕上げは必ず人が確かめます。

車の整備工場の受付で、客の話から作業の指示書を書いている担当者にも当てはまります。

試す前に、1件の記録にかかる時間と、まちがえると困る項目を決めて数えておくと、あとで効果を比べられます。リーズの例では、この数字が公開されていません。

まとめ

病院は今後、使い方と研修を直し、救急の看護師や、重い患者、軽いけが、子どもを診る区画にも広げるとしています。

参考文献

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Kamone
著者 Kamone

30歳で学者志望からITエンジニアに転身。通信・金融業界におけるインフラ領域を中心に、オンプレミスからクラウドまで幅広く経験。AWS学習コミュニティでは公認メンターとして教材制作や講師を務める。現在はリツアンSTCにて事業推進に携わり、AI活用とエンジニア支援の高度化に取り組んでいる。

Kamone
著者 Kamone

株式会社リツアンSTC社員。

1984年 東京都中野区生まれ。

大学中退後、工場や警備員などを経て、何もスキルが身についていないことに危機感を覚える。
2014年 何か手に職をつけなければと思い、電子専門学校からエンジニアになった弟を見て「コイツにできるなら俺もできる」と安易な考えで未経験からIT業界に飛び込む。
そこは「まともな案件に入れなければ営業としてこき使われるか中国に送られるらしい」と恐ろしい噂が飛び交う会社だった。
「とんでもないところに来てしまった…」と戦慄するも、運よく大手新聞社系のインフラチームから声がかかり、エンジニアとしてのスタートを切る。

その後、SESを転々としながら通信・金融業界のオンプレ・クラウド案件を中心にインフラエンジニアとして経験を積む。

2021年 AWS学習サービス「Cloudtech」に参加し、公認メンターとして書籍出版プロジェクトや教材制作・講師などのコミュニティ・サービス運営に関わる。

2023年 ゆとりーマンのYoutube動画で新興SESの闇とリツアンの存在を知り、転職。(当時所属していたSES企業が動画で紹介されていた特徴に当てはまっていて愕然)
その後、CloudTechとリツアンの橋渡し役を担い、合同プロジェクト「テラコヤテック」の運営に関わる。
2025年 リツアンの「エンジニアに一円でも高い報酬を」「会社は社員に使われるためにある」「出入り自由」といったスタンスに共鳴。エンジニアから転向し、リツアンの事業推進に参画。
現在に至る。

他人の文体を真似たり、他人が書いた文章を手直しするのが得意、という若干嫌な気持ちにさせる特技を持つ。
AI活用を鋭意研究中。
(リツアンいいとこ一度はおいで。)

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