なぜ今、医療現場でRAGが注目されているのか
病院のIT担当者から「AIを導入したいけど、医療情報の正確性が担保できない」という相談を受けることが増えてきました。
ChatGPTをそのまま使うと、もっともらしいけど間違った情報を返すことがある。医療現場でそれは致命的です。患者の命に関わりますから。
そこで注目されているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術。簡単に言えば、AIが回答する前に「信頼できる情報源を検索して、その内容に基づいて答える」仕組みです。
RAGは医療分野で特に重要な「情報の正確性」を担保できる技術です。従来のAIとの違い、医療機関での導入判断のポイントについてはRAGの基礎解説記事をご覧ください。
AIの創造性と、医療文献やガイドラインの正確性を組み合わせられる。これが医療現場で求められていた答えでした。
実際、RAGを活用したツールは従来のAIシステムと比較して診断エラーを15%削減したという研究結果も出ています（PMC – Enhancing medical AI with RAG）。
病院でのRAG活用、実際どう使われている？
海外の医療機関では、すでにRAGを活用した事例が出てきています。いくつか具体的に見ていきましょう。
臨床意思決定のサポート
ある海外の大学病院では、肝臓疾患の診断支援にRAGを導入しました。医師が患者の症状を入力すると、最新の診療ガイドラインと照らし合わせて、考えられる疾患と推奨される検査を提示してくれる。
ポイントは「医師の判断を代替する」のではなく「医師の判断を支援する」という点。最終的な診断は必ず医師が行いますが、見落としを防いだり、最新のエビデンスを瞬時に参照できる点で価値があります。
術前評価の精度向上
これは驚きの結果が出ています。
GPT-4にRAGを組み合わせて術前の適応判断を行わせたところ、正答率96.4%を記録。人間の医師による判断（86.6%）を統計的有意差をもって上回りました（Nature Digital Medicine）。
もちろん、これは特定の条件下でのテスト結果です。実際の臨床現場ではもっと複雑な要素が絡みますし、AIの判断だけで手術適応を決めることはありません。ただ、RAGによってAIの医療分野での実用性が大きく向上していることは間違いありません。
電子カルテの要約と情報抽出
日本の病院でも課題になっているのが、電子カルテの情報量の多さ。患者一人あたり何十ページもの記録があり、必要な情報を探すだけで時間がかかる。
RAGを使えば、「この患者の過去3年間のアレルギー反応」「前回の入院時の退院サマリー」といった質問に対して、カルテ全体から関連情報を抽出して回答できます。医師や看護師の業務効率化に直結する部分です。
AWSも医療機関向けにRAGソリューションのガイダンスを公開しており、患者データの拡張や再入院リスク予測への活用事例を紹介しています。
退院後のフォローアップ
神経疾患の患者向けに、RAGを活用した退院後ケアシステムの研究も進んでいます。
患者ごとの病歴や処方内容を踏まえて、「この薬とこの食品は一緒に摂らないでください」「この症状が出たらすぐに連絡してください」といった個別化されたアドバイスを提供する仕組み。
画一的な退院指導ではなく、その患者に合った情報を届けられるのがRAGの強みです。
日本の病院がRAGを導入する際の現実的な課題
ここまで海外の事例を中心に紹介しましたが、日本で導入するとなると固有の課題があります。
日本語医療文献の整備
RAGの性能は「何を検索させるか」で決まります。英語圏では医療文献のデータベースが充実していますが、日本語の医療ガイドラインや文献をRAG用に整備している病院はまだ少ない。
ここをどう構築するかが、導入の第一歩になります。
院内システムとの連携
電子カルテシステムは病院ごとに異なります。RAGを活用するには、これらのシステムからデータを安全に取得する仕組みが必要。セキュリティ要件も厳しいため、単純に「APIで繋げばOK」とはいきません。
この課題については、Claude MCPのようなプロトコルが解決策の一つになる可能性があります。異なるシステム間でAIがデータにアクセスするための標準化された仕組みです。
医療従事者のリテラシー
どれだけ優れたシステムを作っても、現場で使われなければ意味がない。「AIが出した答えをどう解釈するか」「どこまで信頼していいのか」について、医療従事者への教育も必要です。
業務ツールとAIの連携から始めて、段階的にAIへの理解を深めていくアプローチも有効です。
RAG導入を成功させるためのアプローチ
私たちがAI導入の相談を受ける中で、うまくいくケースにはいくつかの共通点があります。
スモールスタートで始める
いきなり病院全体で使おうとせず、特定の診療科や業務に絞って始める。例えば「薬剤部での相互作用チェック」や「医療相談窓口の一次対応」など、範囲を限定することでリスクを抑えながら効果を検証できます。
信頼できるナレッジベースを構築する
RAGは検索対象のデータが命です。院内の診療ガイドライン、過去の症例データ、添付文書など、信頼できる情報源を整理してデータベース化する。この地道な作業が、AIの回答精度を左右します。
人間のチェック体制を組み込む
少なくとも初期段階では、AIの回答を医師や専門スタッフが確認するフローを入れるべきです。その過程でAIの傾向を把握し、必要に応じてプロンプトやナレッジベースを調整していく。
これはAI導入で失敗するパターンを避けるためにも重要なポイントです。
これからの医療AI、RAGはどう進化するか
2025年以降、RAGの医療応用はさらに加速すると見ています。
マルチモーダル対応が進めば、画像診断（CT、MRI）とテキスト情報を組み合わせた高度な診断支援も可能になるでしょう。また、リアルタイムで最新の医学論文を取り込んで回答に反映させる仕組みも実用化が近いと言われています。
ただし、技術的に可能になることと、医療現場で安全に使えることは別の話。最新の包括的レビューでも、データプライバシー、アルゴリズムのバイアス、説明可能性といった課題が指摘されています。規制面の整備や、エビデンスの蓄積も並行して進める必要があります。
まとめ
RAGは、医療AIが抱えていた「正確性の問題」を解決する有力なアプローチです。
海外ではすでに臨床現場での活用が始まっており、術前評価で人間を上回る精度を出した研究結果も出ています。日本でも、院内ナレッジの整備から始めて、段階的に導入を進める病院が増えていくでしょう。
医療の質を上げながら、医療従事者の負担を減らす。RAGにはその可能性があります。
AI導入を検討されている医療機関の方は、まずは「どの業務で、どんな情報を使って、何を実現したいのか」を整理するところから始めてみてください。
医療機関向けRAG・AI導入のご相談
AQUA合同会社では、病院・クリニック向けのRAGシステム構築、AIチャットボット開発を行っています。「まず何から始めればいいかわからない」という段階からでもご相談いただけます。