AI の導入は運用効率と RCM に重点を置いています。エージェント計画の遅れ、KLAS の発見

KLAS Research の 2025 年 12 月のレポートによると、医療機関は主に業務ワークフローを改善し、人員配置の課題に対処するために AI を導入しており、臨床文書化のための周囲音声が主要な使用例として浮上しています。

この調査では、AI を使用している組織の 79% が、患者と医療提供者の会話から臨床メモを自動的に生成するアンビエントスピーチ技術を採用していることがわかりました。この明確に定義された低リスクのアプリケーションへの焦点は、医療提供における AI 主導の変革という広範な期待とは対照的であり、組織は患者に直接影響を与える可能性のあるリスクの高い臨床アプリケーションについて引き続き慎重です。

1,742 の固有の組織にわたる 3,370 人の回答者へのインタビューから抽出された KLAS データによると、現在では医療機関の 3 分の 2 以上が何らかの形の AI を使用しており、2025 年初頭の半数未満から増加しています。この増加は、診断タスクと非診断タスクの両方の自動化に対する信頼の高まりを反映していますが、複数の部門や機能にわたって AI の使用を拡大している組織はほとんどありません。

より広範な導入を決定する要因としては、ガバナンス構造の欠如、投資収益率検証の必要性、ワークフロー統合における課題などが挙げられます。ほとんどの組織がリスクを監視し、強力な ROI を確保するために系統的なアプローチを採用しているため、上位のユースケースは 2025 年を通じて一貫しています。

Microsoft と Epic がベンダーの優位性を検討

Microsoft は、主に Dragon Copilot アンビエント スピーチ ソリューションと Copilot による生成 AI 機能によって推進され、2025 年を通じてマインドシェアで全ベンダーをリードし、416 件の言及を記録しました。 Epic では 254 件の言及があり、ユーザーは自動化された患者メッセージ応答、カルテの要約、予測分析、拒否管理に及ぶ幅広い AI ユースケースを報告しています。

OpenAI は主に生成 AI アプリケーションに関して 116 件の言及で 3 位にランクされ、Abridge は 87 件の言及で最も頻繁に言及されたサードパーティ アンビエント スピーチ ベンダーとして浮上しました。レポートによると、組織は引き続き、既存の関係がある大手ベンダーの AI 製品を好みます。

KLAS は、AI ソリューションが医療機関によって使用または検討されている 657 のベンダーを検証しましたが、これらのベンダーの半数以上は 1 回しか言及されていませんでした。少数の確立されたベンダーに導入が集中しているのは、既存のシステムと統合され、信頼できるパートナーから提供されるソリューションに対する組織の好みを反映しています。

EHR ベンダーの中で、アンビエント音声ソリューションとして最もよく挙げられるのは、Epic、Oracle Health、athenahealth、および eClinicalWorks です。 EHR ベンダーからの製品の提供を検討している組織は、意思決定の重要な要素として、統合の強化、ベンダー ポートフォリオの統合、コストの削減を挙げています。

収益サイクルと患者エンゲージメントが将来の計画を推進

収益サイクル管理は計画された AI 投資の最上位の分野を表しており、言及された将来のユースケースの 53% がこのカテゴリに分類されます。組織は、払い戻し要件の変化の中で、事前承認の自動化、コーディングのサポート、拒否の防止、支払見積りなどの特定のアプリケーションを使用して収益獲得を改善したいと考えています。

将来の計画では、患者と会員のエンゲージメントが言及されたユースケースの 48% で 2 番目にランクされています。組織は、患者エクスペリエンスを損なうことなくフルタイム相当の人員要件を削減することを目標に、セルフサービス、コミュニケーション、ケア ナビゲーションのための AI ソリューションを評価しています。 Epic のインバスケット拡張応答テクノロジーは、患者メッセージへの応答を自動化する主要なユースケースとして注目を集めています。

収益サイクルの分野では、Epic は自動化ツールを自社の収益サイクル スイートに統合して、請求エラーを削減し、償還を迅速化しています。一方、Solventum の顧客はコーディングの自動化と自律コーディングにベンダーの AI を頻繁に使用しています。このレポートは、支払側組織とプロバイダー組織の両方が AI ツールを導入する際に実証可能な ROI を求めており、収益サイクルのユースケースが明確な財務上のメリットをもたらすことを示しています。

計画されている AI 導入の 43% は臨床ユースケースであり、次いで人口の健康とリスク管理が 42%、画像処理が 36%、サイバーセキュリティが 34%、管理および運用タスクが 30% となっています。データは、組織が文書の効率化を超えて、AI が財務パフォーマンスに直接影響を与える可能性のある領域に拡大していることを示唆しています。

Agentic AI の導入はベンダーのプロモーションに大きく遅れをとっている

エージェント AI 機能に関するベンダーの宣伝が広範に行われているにもかかわらず、実際の導入は最小限にとどまっています。 KLAS がインタビューした 3,000 人以上の回答者のうち、エージェント AI について具体的に言及したのは 17 人だけで、現在それを使用している組織は 1 つだけです。市場の話題と現実世界の実装との間に乖離があることは、より複雑な AI ソリューションを導入する際に組織が直面する大きな障壁を反映しています。

多くの医療機関は、よりシンプルな AI ツールを活用し、基盤となるデータがクリーンで正確、信頼できるものであることを保証するために今も取り組んでいます。エージェント AI ソリューションは多くの場合、追加のデータ ソースに依存し、実装がより複雑になるため、現在のアプリケーションよりも参入障壁がさらに高くなります。

エージェント AI の最も一般的に報告されているユースケースには、予約のスケジュール設定、医療ギャップの解消、患者情報の収集など、患者とのやり取りの自動化が含まれます。ただし、エージェント AI を検討している回答者の大多数は、検討すべき具体的なベンダーをまだ特定しておらず、複数の組織が言及したベンダーは Salesforce と ServiceNow だけです。

迅速で実証可能な ROI を重視する組織は、その価値が明確に証明されていないため、高度なエージェント AI ツールの導入が遅れています。レポートでは、エージェント AI のユースケースは、報告されているすべての AI アプリケーションのわずか 0.5% にすぎず、ベンダー マーケティングでこれらのソリューションが受けている卓越性とはまったく対照的であると指摘しています。

テイク・イット・アウェイ

• 臨床文書化のためのアンビエント音声テクノロジーは医療分野での AI 導入の主流となっており、AI を使用する組織の 79% がこのユースケースを導入して臨床医の燃え尽き症候群を軽減し、文書化の品質を向上させています。
• Microsoft と Epic がベンダーの検討と使用を主導しており、組織は既存のシステムとの統合と統合されたベンダー関係を提供する確立されたテクノロジー パートナーを好みます。
• 収益サイクル管理と患者エンゲージメントは、将来の AI 投資の上位 2 つの分野であり、目に見える財務上の利益と業務効率の向上に対する組織のニーズによって推進されます。
• 医療機関は、AI のよりリスクの高い臨床応用には依然として慎重であり、患者ケアに直接影響を与える可能性のある領域に拡大する前に、明確に定義されたリスクの低いワークフローの自動化に重点を置くことを好みます。
• 組織は、より明確な ROI を実現し、実装がそれほど複雑ではないシンプルなツールを優先しているため、ベンダーの誇大広告にもかかわらず、Agentic AI の導入は依然としてわずかであり、3,000 人を超える回答者のうち 17 件のみが言及されています。
• テクノロジーに対する熱意が依然として強いにもかかわらず、ガバナンスのフレームワーク、ROI の検証、ワークフローの統合に関する課題が、医療機関全体にわたる広範な AI 導入の妨げとなっ続けています。