図表２ 石川雅俊、瀬戸僚馬、村岡修子 看護DX実践ガイド 日総研出版 2024年
日本看護協会は2024年5月、「看護DXの推進」に関する要望書を当時の武見敬三厚労大臣に提出した。看護DXの導入で看護業務の効率化、負担軽減を推進することで、看護職員の定着と看護サービスの質向上が期待されるとする要望書だ。
デジタルネィテイブな看護新卒生が増えている。こうした新人看護師が選ぶのはこれからは看護DXに前向きに取り組む病院だ。これまで7対1の看護体制が看護師の病院選択の基準だった。しかしこれからは看護DXが病院選択の基準となるだろう。本稿ではこうした観点から、看護DX先進事例から導入のポイントとその効果を見ていくことにする。
１ 看護DXの推進
先の日本看護協会の「看護DXの推進」要望書では、以下のように述べている。看護業務の効率化に向けて、看護DXが効果を上げている。たとえば看護業務で懸案である記録の効率化については、キーボードに一分間に60文字を手入力する現状を、音声入力にすることで270文字の入力が可能となる。これでおよそ4.5倍の入力速度の向上が得られ、時間外の記録時間平均92.2分が平均59.2分とおよそ33分も短縮される。この効果で1人当たり看護師の月間平均時間外労働は約10時間短縮され、直接ケア時間が4.6％増加し、間接ケア時間は22.9％短縮するという。この他にもICTを用いた情報共有、ロボットを用いた作業効率化等が看護業務の効率化には有効だ。しかしこうしたDXのテクノロジー導入には財源確保と対応する人材の確保・育成が欠かせない。要望書ではこのための財源や人材育成のための相談支援強化の必要性を訴えている（図表１）
図表１
２ 看護DXと時代の変革
では看護DXとはなんだろう。看護DXは医療DXの中で看護関連のDXと言える。
病院・薬局・訪問看護ステーションなどの医療機関のDX（デジタルトランスフォーメーション）の中で、看護業務に関連したDXのことだ。病院や診療所、訪問看護ステーションなどの看護の現場において、デジタル技術を活用することで、看護業務の効率化と質を向上を目的としている。
DXのXはトランスフォーメーションのトランスと言う英語の略語である。このXとは河を渡って対岸に出ることを意味する。この対岸とはデジタルの対岸のことである。DXは現状の大きな「変革」を指す言葉でもある。DXによってこれまでの業務が一変する。
しかしデジタルネィテイブな世代の看護学生や新人看護師は、すでにスマートフォンで検索したり、スマートフォンに音声入力をすることは当たり前の世代だ。またChatGPTなどの生成AIを活用する看護学生もすでに大勢いる。こうした世代はデジタルの向こう岸の住民だ。こうした世代にとっては看護DXが普及していない医療施設は選択の対象にならなくなるかもしれない。病院が看護DXで選ばれる時代がもうそこまで来ている。意識を本当に変えなくてはならないのは、アナログの岸の住人、つまり現状の看護管理者の側かもしれない。
３ 事例から学ぶ看護DX
看護DXを理解するには看護DXの理論から学ぶより、実際の事例を見る方が各段に早い。本稿では以下の３つの事例を取り上げる。NTT東日本関東病院、横須賀共済病院、名古屋大学附属病院である。これらの病院の看護DXの立ち上げの経緯や組織体制、そして現場の看護DXの評価を見ていこう。
- NTT東日本関東病院
NTT東日本関東病院は東京都品川区五反田にある594床の地域基幹病院である。NTTは日本電信電話株式会社のことで、電電公社が民営化してできた会社のことだ。現在のNTTグループの主力事業は大別して「総合ICT事業」、「地域通信事業」、「グローバル・ソリューション事業」からなる。NTT東日関東病院はかつての電電公社の職員向けの病院として設置され、電電公社の民営化後の現在はNTT東日本が運営している病院だ。
NTT東日本関東病院では、DX事業は2017年からスタートした。まず業務プロセスの標準化をクリティカルパスを中心に進め、e-Pathへと発展させた。そして2022年10月から「DX病棟」を開始した。DX病棟では先進的な技術を取り入れたスマートホスピタル病棟を目指した。このDX病棟はもともと空いていた病棟の利活用からスタートした。中心となったのは看護部の村岡修子副看護部長だ。村岡氏は2016年国立看護大学校政策的機能看護学研究課程部を修了し、NTT東日本関東病院では、HCU、消化器内科病棟看護師長を務めた経験をもつ。また医療情報技師、認定看護管理者の資格も持つ。そしてDX病棟立ち上げの発案者の一人でもある。
DX病棟は、2022年10月から病床数32床でスタートした。コンセプトは「医療の質の向上と働き方改革」であり、具体策として「ペーパーレス」「サービス向上」「病院ブランド力の向上」「人員の配置改革」を挙げている。
まずDX病棟では通信機能付きバイタルサイン測定器を導入した。測定機器にモバイル端末をかざすだけで計測値を一瞬にして電子カルテに自動入力できるようにした（図表２）。これによって短縮した業務時間は患者の身体状態の観察や患者の説明時間に充てられるようになった。
またDX推進病棟では、このほか、眠りスキャン、トイレ離座センサー、ベッドサイド端末、患者同意書用タブレットなどが装備されている。
また入院中の患者さんの急変する可能性を早期に検知する「早期警戒システム」も注目されている。これは眠りスキャンなどの心拍数、呼吸数情報、酸素飽和度、血圧、意識状態などの指標を総合的に視覚化、スコア化し医療者の“気づき”を支援するシステムだ。いわばラピッドレスポンスチーム（RRT）を支援するようなシステムと言ってよい。
その他、病棟と内視鏡室をつなぐ電子ホワイトボードのような業務情報共有化ツール、看護部の人員管理データ集計などの定型業務をRPA(Robotic Process Automation)のソフトウエアのロボットによって自動化することにした。
- 横須賀共済病院
横須賀共済病院は神奈川県横須賀市にある594床の地域中核病院だ。横須賀共済病院は国家公務員共済組合連合会（KKR）に所属する病院だ。横須賀共済病院では長堀薫院長のもと2018年より内閣府が始めたAIホスピタルの開発研究の一環でDXに対する取り組みを始めた。AIホスピタルはAIを活用した医療の効率化や医療従事者の負担軽減、医療の質向上を目指すプロジェクトである。AIホスピタルでは日本ユニシス、日立製作所、日本IBM、ソフトバンク、三井物産など企業群が参加して開発に協力を行っている。
横須賀共済病院ではまず音声入力できる電子カルテの開発に取り組んだ。そのために病棟看護師の記録業務の実態を明らかにした。同病院での看護師の病棟回診の数は月間12万回に及ぶ。その記録に要する業務量は時間内で全体業務量の30％、時間外では40％にも達していた。これを音声入力できる電子カルテを用いることで記録業務時間の短縮を図った。音声入力の再現率も向上し、入力作業のスピードアップが計れた。著者も実際に見学して音声入力してみたが、ストレスなく入力でき、キーボード入力より大幅にスピードアップすると感じた（図表３）。
図表３
長堀薫 AIを⽤いた診療時記録の⾃動⼊⼒化の取組 令和2年度厚⽣労働省委託事業医療機関の勤務環境マネジメント改⾰⽀援推進事業 2020年11月26日
また医師のとの共同回診時には、医師の指示を音声入力でタイムリーに記録でき担当看護師との間の情報共有にも役立っている。さらに患者のインフォームドコンセント時の患者や家族、そして医療者の言葉を、音声入力により正確に再現できるこのメリットがある。こうしたインフォームドコンセントの録音をもし文字起こししたらどれほどの業務量になるか測り知れない。しかしこれらが一瞬で行えるメリットは素晴らしいと思った。またERでの緊迫した場面での情報入力にも音声入力が今後活かされることになるだろう。横須賀共済病院では、年間350件の心肺停止患者がERに搬入される。ERでは音声入力システムは複数の医療従事者の声を認識して時系列で構造化した電子カルテの自動記録が出来るという（図表４）。
図表４
長堀薫 AIを⽤いた診療時記録の⾃動⼊⼒化の取組 令和2年度厚⽣労働省委託事業医療機関の勤務環境マネジメント改⾰⽀援推進事業 2020年11月26日
その他、横須賀共済病院では、患者持参薬の画像識別による医薬品名の電子カルテ入力も行っている。これにより薬剤師の薬剤鑑別業務の負担軽減に貢献している。
また入院前のインフォームドコンセントにはタブレット型ロボットが活躍している。ロボットの誘導で、手術や検査日程の説明、入院誓約書の作成などが人手を介さず円滑に行えるようなった。同様に手術前のインフォームドコンセントもDrアバターによる麻酔の説明が行われている。Dｒアバターは患者が分かりにくいところ、より詳細を聞きたいことなどを対話型で説明を行っている。
- 名古屋大学医学部附属病院
名古屋大学医学部附属病院は愛知県名古屋市にある1080床の特定機能病院である。同病院の看護部長の藤井晃子氏は、看護部の主導で看護DXに取り組んだ。目的は限りある経営資源で、よりよい看護サービスを目指すこととした。そのためまず看護サービスの可視化を行い、可視化された看護サービスを基に、看護業務プロセスや看護サービスの変革を目指した。その際、病院の情報系研究部門のメデイカルICTセンターと相談しながら行った。メデイカルICTセンターは医療AIの構築やロボテイックスの活用による業務負担軽減、IoTデバイス等による見える化・効率化を行っている部門だ。まず看護部とメデイカルICTセンターの間でブレーンストーミングの機会を持った。その結果次のような課題が浮き彫りになった。「看護師は勤務時間の多くを看護記録の記載に充てている」「超過勤務時間が多く、スタッフが疲弊している」、「施設動線が長いために、搬送に多くの時間を要している」「医療従事者による手指衛生に手間がかかる」。こうした課題の中から、ロボットによる搬送業務が取り上げられた。まず医療従事者の動線の流れを可視化し、ロボットによる医薬品等の搬送業務、ロボットを利用した遠隔コミュニケーションが計られた（図表５）
図表５
藤井晃子 他部門との連携による 看護DX推進のための取り組み 国立大学病院看護部長会議 PowerPoint プレゼンテーション (umin.ne.jp)
同病院の看護DXにおいては、大学附属病院という立場を活かして、大学の様々な学部と連携が可能であったこと、もともと名古屋というモノづくり企業が多い地域性を活かした取り組みが強みとなっている。
４ 電子カルテ
さて、この20年間で看護の現場は大きく変わった。特に大きな変化は2006年から始まった7対１看護体制と2000年以降徐々に普及してきた電子カルテだ。看護電子カルテも今やデスクトップ型からタブレット型、スマートフォン型へと進化している。電子カルテのメリットは以下だ。「必要な情報を閲覧したいときにすぐに検索できる」「カルテの保管スペースが不要となる」「パソコンやタブレットなどの端末があればどこからでも情報入力できる」「医療スタッフの業務効率化を実現できる」「電子媒体のため紙カルテよりも字が読みやすい」「検査結果を簡単に取り込める」「リアルタイムで患者の待ち状況などさまざまな情報を確認できる」「紙カルテを探して医師に渡すような手間がなくなるので申し送りがスムーズにできる」「ペーパーレスになるので経費節減ができる」など。
また入力もフリー入力から定型文選択やテンプレート入力へと変わって来た。またオーダーも複数患者の選択ができる、オーダーセット化ができるなど利便性が向上している。さらに結果の二次集計ができるなどが電子カルテの利点だ。こうした電子カルテ化が看護DXのインフラとなっている。これに前述したような音声入力やバイタルサインの自動読み込みが加わっていくのだろう。とくにバイタルサインを電子カルテに転送する技術はセンシング技術の進展に従って大いに発展するだろう。これからは眠りスキャンのようなベッドセンサーを始めとして、各種センサーが活躍するだろう。将来は患者の表情や動作を看護師が装着するヘッドカメラでとらえて、「緊張している」「落ち着かない」などの患者情報を伝えるセンシング技術も発達するかもしれない。
また前述の早期警戒システムのように、多様なセンシング技術とAIの組み合わせで、看護師が「チョッと何かがヘン」と気づいたことを、その根拠も示して提示してくれる早期警戒ＡＩシステムも開発されることだろう。
５ 看護AI
ここらは看護DXの中でもこれからの花形となる看護AIについて見ていこう。AI（Artificial Intelligence : 人工知能）は、人間が行う推論、認識、判断等の知能を人工的にコンピュータに持たせたシステムのことだ。
看護AI技術の現状を、転倒・転落リスク予想システム、患者不穏予測システム、誤嚥性肺炎予測システムについて見ていこう。
- HITO病院
愛媛県四国中央市にある社会医療法人石川記念会HITO病院（257床）では、患者の転倒・転落リスクをＡＩで予測し、多職種連携でケアを行っている。同病院では、従来の転倒・転落危険度のアセスメントシートでは、入院患者の92％が危険度Ⅱ・Ⅲの中等度からハイリスクに分類されしまい、優先度の高い患者に対して適切な判断、対応がなされていないことに課題があった。このため言語解析ＡＩを用いて、電子カルテの看護記録を解析し、日々、入院患者ごとの転倒転落リスクを予測し、アラートを発報するシステムを開発した。システムはまず電子カルテの看護記録をＡＩが解析し、入院患者ごとの転倒・転落リスクを算出、毎日アラートで通報し、それに基づいて多職種で転倒予防のアクションを取ることとした。
具体的にはリスク評価は運動機能、ＡＤＬ、排泄などのスコアでレーダーチャート化し、それぞれのスコアに応じて、身体機能改善とＡＤＬ改善の強化や排尿予測デバイスで適切なタイミングで排泄介助を実施したり、センサーマットで患者の体動を早期にキャッチすることで対応することにした。
このAI導入により転倒・転落リスク判定に要する時間が従来の35分からゼロ分へと削減された。また優先度の高い患者にアラートで気づくようになり、適切な判断、対応が可能となった。このため転倒転落のインシデント報告が導入前の2020年の460件が導入後の2021年には284件と40％減となった。
- 北原国際病院
東京都の八王子市にある循環器や脳外科、リハビリに強い110床の地域病院だ。同病院を経営する医療法人社団KNI（理事長：北原茂実氏）が、調査したところ、入院患者のうち34％が不穏行動を起こしていた。不穏行動を起こした患者はそうでない患者に比べて約19日間入院期間が長くなることも明らかになった。そして看護師などの医療スタッフの業務時間配分を調査したところ、全体の26%を不穏などの患者の問題行動への対応に費やしていることも分かった。
北原国際病院看護科統括の森口真由美氏によると、こうした不穏行動は、「予兆を検知して適切な看護ケアをすることで防ぐことができる」と言う。実際、北原国際病院では、看護師が患者の様子を見て不穏行動の予兆を察知している。森口氏によると表情が硬くなったり感情表現が乏しくなったり、どこか一点を見つめていたりと「顔の印象が変わることが多い」と言う。
こうした患者不穏の予兆システムを、北原国際病院ではNECとの共同で開発した。システムは以下のような患者の心拍数（光電脈波波形のピーク間隔値）と皮膚体温の時系列データと不穏の映像データから、不穏識別モデルをAIで生成した。不穏識別検出率は78％に達するという。こうした不穏識別により不穏に対して早期から医療従事者が介入し、不穏行動を予防することが可能となったという。
図表６
容体変化予兆検知技術による早期退院支援の取り組み: Vol.72 No.1: 新たな社会価値を生み出すAI特集 | NEC
北原国際病院におけるもう一つのAI事例を見ていこう。北原国際病院は脳卒中の患者を多く診ている。脳卒中の入院合併症で多いのが誤嚥性肺炎である。誤嚥性肺炎は繰り返し起こり、入院期間の延長の原因となっている。このため誤嚥性肺炎のリスク予測をして早期に介入しその併発を予防することを行った。まず北原国際病院の過去5年間に入院した8000例の脳卒中患者データから誤嚥性肺炎リスク予測モデルをAIを用いて作成した。予測モデルで活用したデータは患者状態などの情報で、正解データは誤嚥性肺炎の治療で用いられる抗生剤の投与の有無とした。予測モデル作成上の課題としては、データ不均一による見逃し例が発生することだ。そこで見逃しが減少するように学習する手法も導入した。図７に
予測モデルの学習器を示す。
図表７
誤嚥性肺炎予測モデル学習器
容体変化予兆検知技術による早期退院支援の取り組み: Vol.72 No.1: 新たな社会価値を生み出すAI特集 | NEC
この予測モデルの実証実験が2018年8月から10月にかけて行われた。この実証実験では、入院初期（入院4日目）に誤嚥性肺炎のリスク予測結果を出力した。そしてこの出力結果を基に医療スタッフが予防的ケアを1週間行う。予防的ケアとしては、口腔ケアの強化、ベッド角度アップ、呼吸訓練、腹圧訓練を行った。そして評価項目は入院5日目から1週間における誤嚥性肺炎の発症患者数とした。この発症患者数を実証実験開始前後で比較すると、開始前は発症患者は7名（同時期の入院患者409名）あったが、実証実験期間中はゼロ名（同時期の入院患者313名）と減少した。
AIの学習技術の進歩は目覚ましい。将棋の藤井聡太七冠もAI将棋ソフトでその技量をアップしたという。これから看護AIが看護のスキルアップに欠かせない時代となるだろう。同時にベテラン看護師の気づきのスキルを学習したAI開発も進むだろう。こうした看護ＡＩの開発に看護職自らも参加し、その気づきのアイディアを提供し、積極的に取り組んでいく時代だ。
以上、看護DXについて振り返ってみた。DXやAIの時代の扉はすでに開かれている。ＤＸの世界では「10年ひと昔」は死語だ。１年ひと昔の世界だ。こうした進歩の速さには驚かされるばかかりだ。昭和のアナログ世代の我々にはついていくのが精いっぱいだ。さらにDXを巡る混乱も起きている。医療ＤＸの一丁目一番地のマイナカードとマイナ保険証の混乱がその例だ。前述したようにＤＸとはデジタルの対岸へ向けて河を渡ることだ。河の流れは急で、深みに足を取られがちだ。無事渡り切れるかどうかも心配だ。しかし一度、河を渡り始めたら、元のアナログの岸に逆戻りはできない。一刻も早く河を渡り切りデジタルの対岸に出ることだ。看護DXもこれからさらに飛躍する。その中で忘れてならないのが「看護のこころ」だ。ベテラン看護師の「心づかい」や「気づき」を実装した看護DXの世界を実現したいものだ。
参考文献
武藤正樹 医療・介護DX～コロナデジタル敗戦からAIまで～ 日本医学出版 2023年
日本看護協会要望書より 2024年5月30日
石川雅俊、瀬戸僚馬、村岡修子 看護DX実践ガイド 日総研出版 2024年
長堀薫 AIを⽤いた診療時記録の⾃動⼊⼒化の取組 令和2年度厚⽣労働省委託事業医療機関の勤務環境マネジメント改⾰⽀援推進事業 2020年11月26日
藤井晃子 他部門との連携による 看護DX推進のための取り組み 国立大学病院看護部長会議 PowerPoint プレゼンテーション (umin.ne.jp)
容体変化予兆検知技術による早期退院支援の取り組み: Vol.72 No.1: 新たな社会価値を生み出すAI特集 | NEC