看護×AI：逆説的真実 ― AIが進むほど看護師のアセスメント能力がより重要になる

こんにちは！今回は看護とAIについてのお話です。

最近、病院でAIを使った新しいシステムが導入されているのをご存知ですか？特に「AI駆動型臨床意思決定支援システム」（AI-CDSS）と呼ばれるものが注目されています。

先日読んだElhaddadら(2024)の論文「AI-Driven Clinical Decision Support Systems」では、このシステムが医療現場でどう使われているのか詳しく紹介されていました。以下の論文です。

この論文を読んで気づいた重要なポイントがあります。

それは、AIが進歩すればするほど、皮肉にも看護師のアセスメント能力がより一層重要になるという逆説的な真実です。

皆さんは「AIが導入されれば仕事が楽になる」と考えませんか？

でも実はAIが導入されたとしても、看護師の専門的能力が決して不要にはならないということです。

では、早速説明していきますね。

AIが看護師のサポートをしてくれる時代

臨床意思決定支援システム（CDSS）とは、簡単に言うと「医療者の判断をサポートするコンピュータシステム」です。

例えば、患者さんの情報を入力すると「この患者さんは転倒リスクが高いですよ」と教えてくれるようなものです。

最近では、これにAI（人工知能）が加わり、もっと賢くなっています。Elhaddadらの論文によれば、このAI-CDSSは以下のようなことができるようになっています。

• 患者さんの記録から将来の病気リスクを予測

• 医師や看護師が書いた記録から重要な情報を拾い出す

• 医療画像から異常を見つける

他の文献によると、看護の現場でも、日本のいくつかの病院では、以下のような場面でこのシステムはすでに導入されているようです。

• 褥瘡（床ずれ）のリスクがある患者さんを早期に見つける

• 転倒しそうな患者さんを予測し、予防策を提案

• バイタルサインの微妙な変化から異常を早期に検知

• 看護記録の入力を手伝い、時間を節約

こうしたシステムのおかげで記録業務の時間が減り、患者さんのケアに集中できるようになったという報告もあります。

逆説：AIが高度になるほど看護師のアセスメント能力がより重要になる

しかし、ここで驚くべき逆説が生まれます。

多くの人は「AIが導入されれば看護師の仕事は楽になり、判断能力もそれほど必要なくなるのでは？」と考えるかもしれません。

しかし、論文が示すのは正反対の現実です。

なぜなら、AIには「ブラックボックス問題」という重大な課題があるからです。最新の複雑なAI（特にディープラーニング）は、どうやって判断に至ったのかまだまだ説明できないことが多いのです。

例えば、AIとの対話で以下のようなやり取りになるかもしれません。

• AI：「この患者さんは48時間以内に容態が悪化する可能性が82%あります」

• 看護師：「なぜそう思うの？」

• AI：「...」（内部の計算は複雑すぎて人間に分かりやすく説明できない）

確かに、「説明可能なAI（XAI: eXplainable AI）」という、AIの判断理由を人間に分かりやすく説明する技術があり、日本を含めた世界で開発が進んでいるそうです。

このXAIを使うと、以下のように判断のプロセスを回答してくれるかもしれません。

• 改良版AI（XAI)：「この患者さんは48時間以内に容態が悪化する可能性が82%あります。理由は、心拍数の変動パターン、呼吸数の微増、そして過去12時間の尿量減少が、以前に容態悪化した患者さんと似たパターンを示しているからです」

しかし、たとえAIがこのように説明してくれたとしても、この説明が正しいのか、臨床的に意味があるのかを判断できる専門知識が、医療者側、つまり看護師側に必要ですよね。

やむくもに信じてその通りに治療やケアを進めたら、患者にとって致命的になることもあるでしょう。

もしそうなると、医療行為としては倫理的に大きな問題ですよね。

つまり、AIが「血圧の変動と特定の薬剤の使用が転倒リスクを高めています」と説明を出したとしても、看護師は、その薬が実際に転倒と本当に関連があるのか、血圧変動の程度が本当に危険なのか、AIの出した判断を妥当なものかどうか評価できなければなりません。

つまり、自分の担当する患者の状態のアセスメントにおいて、A Iがアセスメントをしてくれたとしても、それが妥当な判断か、本当に適切かどうかは、最終的には医療専門家自身の判断に委ねられると言うことです。

このように、AIの説明を鵜呑みにするのではなく、その説明の妥当性を専門的な知識に基づいて評価できる能力が不可欠なのです。

AIの説明が高度であればあるほど、看護者もその説明を正確に理解する高度な能力が求められるとも言えます。

別の見方をすれば、これまで看護師は経験や直感、いわゆる「暗黙知」に基づいてアセスメントを行うことが多くありました。「何となく様子がおかしい」「経験的にこの兆候は危険だと感じる」といった言語化しにくい判断です。

しかし、AIの登場により、こうした暗黙知の領域がより科学的・明示的なプロセスへと変化しつつあります。

AIが「この患者の心拍変動パターンと呼吸数の微増が危険因子です」と示すとき、看護師はこれを評価するために、生理学的知識や病態の理解をより精密に持っている必要があります。

つまり、AIの進化は看護のアセスメントを「感覚的なもの」から「より科学的・論理的なもの」へと移行させ、それに伴い看護師には明確な科学的根拠に基づいた知識がこれまで以上に求められるようになるのです。

AIと効果的に協働するためには、看護師自身がより高度な専門知識と論理的思考力を持ち、AIが提示する科学的データと自らの臨床経験を統合できる能力が不可欠なのです。

つまり、AIは良い伴走者にはなってくれると思いますが、走者は医療者自身です。走者自身に力がないと、伴走者はいくら優れていても、ゴールにたどり着くことはできません。

より高度なAIにはより高度な看護師のアセスメント能力が必要

論文では、AIを使う医療者は「臨床専門分野について証明された知識を持つ」べきだと強調されています。

つまり、AIが賢くなればなるほど、それを正しく活用するための専門知識も高度になるのです。

具体的には、看護師には以下のような能力がこれまで以上に求められると考えられます。

AIが進歩すればするほど、看護師はより高いレベルの判断力を求められるという逆説。これは高性能な医療機器を使いこなすには、より高い専門技術が必要になるのと同じ理屈ですね。

これからの看護教育：基礎をさらに強化し、AIリテラシーを加える

この逆説的な真実を踏まえると、これからの看護教育には二つの方向性が必要になると思います。

論文の内容を踏まえると、将来の看護師教育では「AIに判断を任せる」のではなく、「AIの判断を正しく評価し、活用できる」能力の育成が重要になると言うことですね。

まとめ：AIと人間の最適な関係は「代替」ではなく「協働」

Elhaddadらの論文の核心は、AIは人間の医療者の「代わり」ではなく「パートナー」だということのようです。そしてこのパートナーシップでは、人間側の専門性はより重要になると言うことです。

看護の世界でも同じことが言えるでしょう。AIは業務効率化や情報処理の助けになりますが、それによって看護師のアセスメント能力の重要性が減るのではなく、むしろ増す方向にあると言えます。

つまり、AIが進むほど看護のプロフェッショナリズムがより一層重要になる—これこそが、論文から見えてくる看護とAIの未来だと思いました。

ではでは。

参考文献
Elhaddad M, Hamam S. AI-Driven Clinical Decision Support Systems: An Ongoing Pursuit of Potential. Cureus. 2024;16(4):e57728.