2025年上半期、京津冀地域の下層医療機関で注目を集める医療大規模モデルシステムが導入され、電子カルテ作成の効率化や補助診断サービスの提供が目的とされた。病院の管理職はこのプロジェクトに期待をかけていたが、実際の導入後には成果が予想より低く、いわゆる「逆効果」が生じた。なぜトップクラスの三甲病院で優れた性能を発揮するモデルが、下層医療機関では「機能しない」ようになったのか。

まず、モデルが方言認識の問題に直面している。実際に病院での運用において、モデルは地元住民の方言を正しく理解できず、生成されるカルテが混乱し、医師はより多くの時間を手動修正に費やすことになった。この問題は医療大規模モデルの言語理解能力の限界を露呈し、下層医療機関の特殊なニーズが十分に考慮されていなかったことを示している。

次に、データの完全性不足も重要な要因である。トップ病院ではデータの構造化度が高く、統一されたフォーマットが採用されており、システム間でシームレスに連携できる。しかし、下層医療機関ではこのような環境は相対的に複雑であり、データは散在していて規格が整っていないことが多い。これにより、高品質な入力が得られない状況下で、大規模モデルは正確な診断結果を出せなくなっている。

さらに、疾患構成の違いもこれらのモデルが下層医療機関での応用を難しくしている。トップ病院では主に難治性の疾患を扱っており、一方下層医療機関では一般的な病気や慢性疾患の管理が中心である。大規模モデルが複雑な疾患を対象として設計されている場合、それを下層医療機関の一般的な疾患に適用すると適合性が悪くなる。このようなズレは診断精度を低下させ、医師の負担を増す結果となり、モデルと自身の判断との間に揺れ動きを生じさせている。

こうした課題に直面した病院管理者は、導入したAI大規模モデルが単なる「効率ツール」ではなく、下層医療環境の現実に合ったものである必要があることに気づいた。今後、医療AIが本来持つ力を真正に発揮するためには、下層医療機関の具体的なニーズ、データ状況、および疾患特性を十分に考慮した上で、その導入が進められるべきである。