エンハンスド株式会社
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05CASE STUDY医療

非公開企業

画像診断AIで
診断業務を35%効率化

CT・MRI画像をAIで一次スクリーニング。診断医の読影負荷を軽減し、業務効率化と診断品質の底上げを両立。

業種
医療 (総合病院)
企業規模
病床数 約500床
支援期間
約12ヶ月
テーマ
AI導入・内製化 / 業務効率化

01CHALLENGE課題

導入前に
抱えていた課題

検査件数の増加に対して読影を担う医師が不足し、読影待ちの発生と診断医の負荷集中が課題になっていました。

  1. 01

    CT・MRIの撮影件数が年々増加する一方、読影医の増員が難しかった

  2. 02

    所見のない画像の確認にも同じ時間がかかり、優先度の高い症例に時間を割けなかった

  3. 03

    医療領域ゆえに、AIの判断をそのまま使うことへの現場の懸念が大きかった

この課題に、3つの段階で取り組みました

02APPROACH支援内容

課題の解決に向けて
取り組んだこと

約12ヶ月の支援を、3つの段階で進めました。

  1. 01

    一次スクリーニングに用途を限定した設計

    AIに診断を委ねるのではなく、確認優先度を並べ替える一次スクリーニングに用途を限定。最終判断は必ず医師が行う前提で要件を定義しました。

  2. 02

    院内データを用いたモデル構築と検証

    匿名化した院内の過去症例でモデルを学習させ、読影医の判定を正解として精度を検証。見落としリスクを最小化する閾値設計を行いました。

  3. 03

    既存ワークフローへの組み込みと運用整備

    PACSと連携し、既存の読影フローを変えずに優先度が表示される形で導入。運用ガイドラインと定期的な精度モニタリング体制も併せて整備しました。

支援領域
  • 画像診断支援モデル開発
  • 院内システム連携
  • 運用ガイドライン策定
体制
コンサルタント1名・データサイエンティスト2名・エンジニア2名

この取り組みで、成果につなげました

03RESULTS成果

導入後に
得られた成果

※ 院内での運用データにもとづく値です。AIは診断を確定するものではありません。

  1. 01

    35%

    読影業務の効率化

  2. 02

    48%

    要精査症例の確認待ち時間短縮

  3. 03

    100%

    医師による最終確認の実施率

04VOICEお客様の声

導入を
振り返って

ご担当者さまに伺ったお話です。

AIに任せるのではなく、見るべきものを先に教えてくれる。その距離感だったからこそ、現場が安心して受け入れられたのだと思います。

放射線科診療部長

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