電子カルテAIで再診フォロー漏れを防ぐ｜定期検査の点検
月曜の朝、診察室で2型糖尿病の患者さんのカルテを開いた院長が、HbA1cが半年以上測られていないことに気づきます。前回は風邪で受診したため、定期検査のオーダーが漏れていました。この患者さんは会話の中で気づけましたが、来院しなくなった患者さんの検査漏れには気づく機会がありません。この記事では、電子カルテに蓄積されたデータをAIで点検し、こうしたフォロー漏れを診察前に見つける運用をまとめます。
電子カルテAIで再診フォロー漏れが起きる場面を整理する
漏れは主に次の3つの場面で起こります。
- 主訴が別の疾患だった日に、定期検査のオーダーが抜ける
- 前回の予約日を過ぎても来院がない（受診中断）
- 異常値が出たあとの再検査の予定が、カルテに記録されたまま実施されていない
どれも、電子カルテの病名・検査結果・受診日を時系列で並べれば見えてくる情報です。ただ、外来の合間に人の手で全患者分を見直すのは現実的ではありません。
定期検査の点検ルールをクリニックで決める
最初に、何を「漏れ」とみなすかを院長が決めます。たとえば「糖尿病の病名がある患者でHbA1cの最終測定から◯か月経過」「脂質異常症で◯か月以上脂質検査なし」のように、関係学会のガイドラインを参考にしながら、クリニックの方針として間隔を書き出します。AIはこの基準に沿って候補を拾う道具です。基準そのものをAIに任せることはしません。
診療準備リストに載せて医師が確定する
診察前：翌日の予約患者を点検
翌日の予約患者について、基準を超えている検査をAIが抽出し、診療準備のメモに「HbA1c 最終測定日」などの根拠と一緒に載せます。医師は診察前にそれを見て、当日オーダーするかどうかを決めます。
診察後：受診中断の候補を週1回確認
予約日を過ぎて来院のない患者を一覧にし、医師が「次回来院時でよい」「連絡が必要」を判断します。AIは候補を出すところまで、判断と確定は医師という分担を崩さないことが安全運用の要です。
当社の MedicalClaude も「AIはドラフトまで、確定は人間」の設計で、診療準備レポートや電子カルテデータ活用AIをこの考え方で提供しています。
電子カルテデータ活用の始め方と注意点
最初から全疾患を対象にせず、患者数の多い1〜2疾患から始めると、抽出の精度や医師の確認負担を見ながら調整できます。患者データを扱うため、医療情報システムの安全管理ガイドラインに沿ってアクセス権限と保存先を確認してください。
当社サイトの計測でも「ai 検査値」という検索語で記事が表示されており、検査データの活用への関心がうかがえます。実際の画面の流れは、10/12・10/19・10/26（月）20:00〜21:00にZoomで開く無料のAI導入推進セミナーでご覧いただけます。各回とも同じ内容で、アーカイブ配信はありません。
よくある質問
Q. 検査間隔の基準はAIが決めるのですか？
いいえ。どの疾患で何をどの間隔で確認するかは、ガイドラインを参考に院長・医師が決めて文書にします。AIはその基準と電子カルテのデータを照らし合わせ、該当しそうな患者を候補として示すだけです。
Q. 抽出された患者には全員連絡するのですか？
全員ではありません。候補リストを医師が見て、検査を次回でよいか、連絡が必要かを患者ごとに判断します。AIの抽出結果をそのまま患者対応に使わず、医師の判断を経て運用します。
Q. 患者データをAIで扱う際の注意点は？
医療情報システムの安全管理に関するガイドラインに沿い、データの保存場所、アクセス権限、外部送信の有無を導入前に確認します。対象となる項目を必要最小限に絞ることも大切です。
自院ではどこまで自動化できる？
貴院の業務に合わせた無料デモをご案内しています。お気軽にご相談ください。
