医学書院・NTTら、医療AI情報基盤をNTT東日本関東病院で共同実証

医学書院、NTT、NTTドコモビジネスは、2026年11月からUbieと共同実証を始めます。
NTT東日本関東病院で、医療AI情報プラットフォームと「ユビー生成AI」を連携させます。
医療従事者への情報検索や回答の根拠提示について、有用性と安全性を検証します。

記事の概要

医学書院、NTT、NTTドコモビジネスは、Ubieと医療AI情報プラットフォームの共同実証を始めます。
実証は2026年11月から、NTT東日本関東病院をフィールドに実施します。
医療従事者が「ユビー生成AI」に質問すると、医学書院の医学・医療情報を検索して回答します。
回答とともに、根拠となる情報や出典も提示します。
医療従事者は、電子カルテ端末から院外サービスへ切り替えずに情報を確認できます。
検証項目には、情報検索時間の短縮、回答と根拠情報の有用性・信頼性が含まれます。
診療業務での操作性や、医療現場への導入・運用に必要な機能と条件も検証します。
今後はクラウド、閉域ネットワーク、オンプレミスなどに対応し、NTTの大規模言語モデル「tsuzumi」の活用も進めます。

記事のポイント

1. RAGで根拠を提示します： 医学書院の医学・医療情報を検索拡張生成で参照し、回答とともに根拠や出典を示します。
2. 診療業務で実利用します： NTT東日本関東病院の医療従事者が、電子カルテ端末から実際の診療業務で利用します。
3. 導入条件を整理します： 検索時間、回答の信頼性、操作性を検証し、医療AIの制度・運用上の課題も検討します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討病院： 今回の検証結果を、検索時間だけでなく回答の根拠・信頼性や操作性まで含む導入判断の材料にでき、院内で必要な機能と運用条件を具体化しやすくなると考えられます。
• 医療AI提供者： 医療情報の出典提示を組み込んだRAGと生成AIサービスとの連携が実利用で評価されるため、回答精度だけでなく根拠の示し方や運用設計も競争軸にする必要がありそうです。
• 医療機関の情シス： 電子カルテ端末から院外サービスへ切り替えずに使う構成が検証されることで、クラウド・閉域・オンプレミスの選択と既存環境への接続条件を早期に整理する必要がありそうです。

このニュースの背景

医療現場で生成AIを使うには、ハルシネーションによる誤診や患者情報の不適切な取り扱いへの対策が必要です。
そのため、回答の根拠を確認できることや、信頼性の高い医学・医療情報を参照できることが重視されています。
医学書院、NTT、NTTドコモビジネスは2026年4月から、RAGなどを用いた医療AI情報プラットフォームの共同開発を進めており、今回はUbieと連携して医療現場での実利用を検証します。

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