忙しい診療所では、その場面を容易に想像できます。臨床医が長い診察メモをチャットボットに貼り付けて簡潔な要約を取得したり、その日 4 件目の保険否認に対する異議申し立てレターの草稿をチャットボットに依頼したりします。厳密に言えば、病院はこれらのツールをいずれも承認していません。しかし実際には、すでにこれだけの医師が一日を過ごしています。
2025 年の初めには、 アメリカ医師会が調査 約1,200人の医師を調査したところ、約3分の2がすでに何らかの形の医療用人工知能（AI）を使用していることが判明し、これは前年から大幅に増加しており、主に自律的な診断ではなく文書化とメッセージングに使用されていた。英国の調査でも同様のパターンが示されており、一般開業医のかなりの少数派 (30%) ツールを使ってレポートする ドキュメントのヘルプ、診断ブレインストーミング、または治療オプションに関する ChatGPT など、多くの場合 正式な訓練を受けずに または雇用主からの明示的な「どうぞ」。
同時に、大規模な医療システムは認可されたツールを展開しています。最近のマルチセンター 品質向上研究 アンビエント AI スクライブを使用してからわずか 30 日間で、参加した臨床医が文書作成に費やす時間が短縮され、バーンアウトが大幅に低下したと報告したことがわかりました。パーマネンテ・メディカル・グループなどが今回報告した。 何百万もの出会い アンビエント AI を使用して文書化し、医師の「パジャマタイム」を削減します。
それが公式の話です。しかし、医療における AI 利用の多くは影で行われています。
「シャドウAI」とはどのようなものなのか
「シャドウ AI」とは通常、組織の承認や監督を受けずに使用される AI ツールを意味します。医療の分野では、言葉遣いを整理するためにメモの一部をパブリック チャットボットにコピー＆ペーストしたり、訪問中に無料のモバイル スクライブ アプリを使用したり、難しいポータル メッセージや退院指示を消費者チャットボットに手伝ってもらったりするのと同じくらい日常的なこともあります。
最近まで、シャドウ AI に関するほとんどの証拠は、 IT リーダーとセキュリティ企業。現在、臨床側からより明確な見解が現れてきています。で ウォルターズ・クルーワー健康調査 2026 年 1 月に発表されたこの論文では、500 人を超える医療従事者 (臨床医と管理者) が生成 AI について質問されました。約17％が職場で未承認のAIツールを使用したことを認めた。未承認のツールを使用している臨床医の間で最も一般的な理由は、組織が公式に提供しているものよりも高速なワークフローと優れた機能でした。多くの人は、好奇心と実験が役割を果たしたと述べた。
この調査はまた、これは単なる「研修生の問題」ではないという一般的な固定観念にも挑戦しました。初期のキャリアの臨床医は実際に 可能性は低い 経験豊富な同僚よりも未承認のツールを使用して報告すること。言い換えれば、シャドウ AI は、夜勤中にこっそり ChatGPT を行うデジタル ネイティブの研修生に限定されるものではありません。それは、勤務中の現実のプレッシャーに対する世代を超えた反応です。
セキュリティ研究者は現在、 フラグシャドウAI の貢献者として データ侵害、エンタープライズベンダーは、 販売ツール それを検出して管理します。対照的に、保健部門は依然として、これを統治すべき現実としてではなく、叱るべき行動として扱う傾向にある。
現在の AI 政策が実際の行動を見逃している理由
医療における AI に関する高度なガイダンスが不足することはありません。学者らが提案した 包括的なガバナンスの枠組み これには、リスクに基づいた大規模な監視、強力なデータ保護措置、偏見と不公平のチェックが必要です。医学における大規模な汎用 AI モデルを「社会実験」には、一般的な情報技術 (IT) ポリシーだけでなく、専用の倫理的ガードレールが必要です。
しかし、多くの病院のポリシーを読むと、暗黙の前提が存在します。ガバナンスは、医療システムが AI の導入を決定したときに始まります。たとえば、電子医療記録に統合された筆記者や放射線科トリアージ アルゴリズムを承認するときなどです。
しかし、今では、後戻りではないにしても、それは遅すぎます。 AI の「導入」は、実際には、入居者が長期にわたる退院の概要についてチャットボットを静かにテストするとき、または診療所の管理者が崩壊したスケジュールを救うために無料の筆記アプリをダウンロードするときに始まります。公開ツールを禁止したり、「保護された医療情報 (PHI) を ChatGPT に貼り付けないでください」という電子メールを送信したりしても、これは阻止されませんでした。 「シャドー IT」の経験は、より広範に、禁止だけでアンダーグラウンドでの使用が促進されることを示唆しています。安全になるわけではありません。
正式に購入して統合するツールのみを中心にガバナンスを設計すると、実際にケアを形成している AI の大部分を見逃してしまいます。
役立つ 3 つの動き
医療システムは、別の厳しいメモでこの問題を解決することはできません。実際に 3 つの変更を加えれば、もう 1 回の禁止よりも大きな違いが生まれます。
- AIをスピーカブルに活用しましょう。 臨床医が実際に何をしているのかを語るための非懲罰的な方法、つまり告白ではなく「見せて伝える」という枠組みで組み立てられた匿名の調査、フォーカスグループ、部門会議を作成する。目標は、臨床医がどのワークフローを修正しようとしているのか、そして未承認のツールが実際のギャップを埋めているのはどこなのかを知ることです。
- AI にとって安全な「玄関」を構築します。 対象となるインフラストラクチャ内にデータを保持し、適切な契約を締結し、基本的な使用状況を記録する、管理されたアクセスしやすい生成 AI インターフェイスを提供します。一般的なタスク (要約、手紙、患者に優しい説明) のテンプレートを含めると、臨床医が車輪の再発明をする必要がなくなります。公式ツールが不格好だったり、公開チャットボットよりも明らかに弱い場合、シャドウ AI は存続します。
- 何が機能するかを遡及的に管理します。 シャドウ AI を検出エンジンとして扱います。多くの臨床医が同じタスクに未承認のツールを使用している場合、それはシグナルです。そのワークフローを研究し、より安全な代替案を評価し、精査された選択肢が用意されている場合には、人々の切り替えを積極的に支援します。 初期のトライアル のアンビエント スクライブは、このツールを慎重に実装すれば、メモの品質を犠牲にすることなくドキュメント作成にかかる時間を短縮し、バーンアウトを削減できると示唆しています。
シャドウ AI はどこにも行かない
医療が直面する選択は、「AI か AI なし」ではありません。このテクノロジーはすでに患者ケア、文書化、管理に組み込まれていますが、公式に行われる場合もあれば、そうでない場合もあります。シャドウ AI を無視したり、存在を禁止できるふりをしたりすると、臨床的影響が測定されず、セキュリティが管理されていないという最悪のリスクが生じます。
より現実的な道は、認可されていない AI が社会に普及したことを認めることです。 実際には インフラストラクチャとそこから始まるガバナンスの構築。医療システムにとって、それは AI の使用を可視化し、より安全な「玄関口」に AI を誘導することを意味します。臨床医にとって、それは、自分自身、組織、患者に対して、これらのツールの使用方法について正直であり、政策が現実に追いつくように主張することを意味します。
ヘンリー・ベア、医学博士、MBA、 ウィルズ眼科病院の研修医であり、医療政策と患者ケアの接点に焦点を当てた医師兼ライターです。