本記事では、生成AIを活用して若い作業療法士の皆様が抱える「評価・治療の悩み」を解決するための具体的な方法を解説します。長年の経験と最新技術の知見を基に、皆様の業務をサポートいたします。

1. 評価の悩み：多岐にわたる側面をどう捉える？生成AIによる情報整理術

患者さんの心身機能、生活環境、社会参加など、評価項目は多岐にわたります。
ここでは、生成AIを活用して、これらの情報を効率的に整理し、評価の質を高める方法を解説します。

具体例1：高齢脳卒中患者さんの評価項目リスト自動生成

高齢の脳卒中患者さんの場合、評価すべき項目は膨大です。
麻痺の程度、高次脳機能障害、嚥下機能、ADL、自宅環境、家族のサポート体制、そして退院後の生活目標など、多岐にわたります。
これらの情報を一つ一つ手作業で整理するのは大変な労力です。

そこで、生成AIの出番です。
例えば、生成AIに「高齢脳卒中患者の評価項目リストを作成してください」と指示するだけで、必要な評価項目を網羅したリストを瞬時に生成できます。
さらに、「特に注意すべき点は？」と追加質問すれば、リスクの高い項目や見落としがちなポイントを強調表示してくれます。
これにより、評価の抜け漏れを防ぎ、より質の高い情報収集が可能になります。

具体例2：発達障害児の評価における多角的視点獲得のためのAI活用

発達障害を持つ子どもの評価は、さらに複雑です。
感覚過敏、コミュニケーションの困難さ、運動の協調性の問題、学習の遅れなど、多岐にわたる問題を抱えていることがあります。
これらの問題を多角的に捉えるためには、様々な視点からの情報が必要です。

生成AIは、ここでも強力なツールとなります。
例えば、「発達障害児の評価における多角的視点とは？」と質問すれば、医療的な視点だけでなく、教育、心理、福祉など、様々な分野の専門家の意見を収集し、提示してくれます。
さらに、「この子の特性に合わせた評価方法は？」と具体的に質問すれば、個別のニーズに合わせた評価方法を提案してくれます。
これにより、より深く、多角的な視点からお子さんの状態を理解することができます。

具体例3：精神疾患患者さんの状態変動に対応した評価テンプレート作成

精神疾患を持つ患者さんの場合、症状の変動が大きく、日によって状態が異なることがあります。
そのため、評価は一度きりではなく、継続的に行う必要があります。
しかし、毎回同じ評価項目を記録するのは非効率的です。

生成AIを活用すれば、患者さんの状態変動に合わせた評価テンプレートを簡単に作成できます。
例えば、「今日の〇〇さんの状態は、いつもより落ち着きがないようです」と生成AIに伝えれば、自動的にその日の状態に合わせた評価項目（例えば、「落ち着きのなさ」「集中力」「睡眠状態」など）を提案してくれます。
さらに、「前回の評価結果と比較して、変化はありますか？」と質問すれば、過去の記録と比較して、症状の変化を明確に示してくれます。
これにより、日々の変化を効率的に記録し、適切な治療方針の決定に役立てることができます。

2. 個別性への対応：患者さん一人ひとりに寄り添う治療計画をAIで実現

疾患や障害だけでなく、患者さんの性格、価値観、生活背景を考慮した個別性の高い評価・治療は重要です。
生成AIを用いて、患者さん一人ひとりに合わせた治療計画を立案する方法を解説します。

具体例1：患者さんの性格特性に合わせたリハビリテーションアプローチ提案

患者さんの性格は、リハビリテーションへの取り組み方に大きく影響します。
例えば、内向的な患者さんには、個別のリハビリテーションメニューを提案し、静かな環境で集中して取り組めるように配慮することが重要です。
一方、社交的な患者さんには、グループでのリハビリテーションを取り入れ、他の患者さんとの交流を通してモチベーションを高めることが効果的かもしれません。

生成AIは、患者さんの性格特性を分析し、それぞれに合ったリハビリテーションアプローチを提案することができます。
例えば、患者さんとの会話記録やアンケート結果を生成AIに入力すると、「この患者さんは、慎重で内向的な性格傾向が見られます。
個別のリハビリテーションメニューを中心に、安心できる環境を提供することが重要です」といった具体的なアドバイスを得ることができます。
これにより、患者さんの性格に合わせた、より効果的なリハビリテーションを提供することができます。

具体例2：生活背景情報を基にした現実的なリハビリテーション計画の自動生成

患者さんの生活背景（仕事、家族構成、趣味、経済状況など）は、リハビリテーション計画を立てる上で重要な情報です。
例えば、仕事を持っている患者さんには、仕事復帰を目標としたリハビリテーション計画を立てる必要があります。
また、家族と同居している患者さんには、家族の協力を得ながら、自宅での生活を継続できるようなリハビリテーション計画を立てることが重要です。

生成AIは、これらの生活背景情報を基に、現実的で実行可能なリハビリテーション計画を自動生成することができます。
例えば、「この患者さんは、週5日フルタイムで働いています。早期の職場復帰を希望しています」と生成AIに入力すると、「仕事内容に合わせたリハビリテーションメニュー（例：デスクワーク中心なら、座位保持訓練や上肢機能訓練）」「職場環境への適応訓練（例：通勤経路の確認、職場でのコミュニケーション練習）」「復職支援プログラムの紹介」といった具体的な計画案を提示してくれます。
これにより、患者さんの生活に寄り添った、より実践的なリハビリテーション計画を立案することができます。

具体例3：患者さんの価値観を反映した目標設定支援ツール

患者さんが何を大切にしているか、何に生きがいを感じているかという価値観は、リハビリテーションの目標設定において非常に重要です。
例えば、趣味のガーデニングを再開したいという患者さんには、園芸作業に必要な動作の訓練や、自宅の庭の環境整備などを目標に含めることができます。
また、地域活動への参加を希望する患者さんには、外出に必要な移動能力の向上や、コミュニケーションスキルの訓練などを目標に設定することができます。

生成AIは、患者さんの価値観を引き出し、それを反映した目標設定を支援するツールとして活用できます。
例えば、患者さんとの会話記録やアンケート結果を生成AIに入力すると、「この患者さんは、自然との触れ合いを大切にしています。また、地域社会との繋がりを求めています」といった分析結果を得ることができます。
さらに、「この患者さんの価値観に基づいた目標設定の例を挙げてください」と質問すれば、「庭での園芸作業を再開する」「地域のボランティア活動に参加する」といった具体的な目標案を提示してくれます。
これにより、患者さんの意欲を引き出し、主体的なリハビリテーションを促進することができます。

3. 専門性向上：知識・技術・コミュニケーション力をAIで強化

専門的な知識や技術、コミュニケーション能力、臨機応変な対応力は、質の高い作業療法を提供するために不可欠です。
生成AIを活用して、これらのスキルを効果的に向上させる方法を解説します。

具体例1：最新知見を反映した評価・治療ガイドラインのAIによる提供

作業療法の分野は日々進歩しており、常に最新の知見を学び続ける必要があります。
しかし、膨大な量の論文や書籍を読み込むのは時間的に困難です。

そこで、生成AIを活用することで、最新の評価・治療ガイドラインを効率的に把握することができます。
例えば、「〇〇疾患の最新の作業療法ガイドラインを教えてください」と質問すれば、関連する論文やガイドラインを検索し、要約して提示してくれます。
さらに、「このガイドラインのポイントは？」と質問すれば、重要なポイントを分かりやすく解説してくれます。
これにより、常に最新の知識に基づいた、質の高い作業療法を提供することができます。

具体例2：患者さんとのコミュニケーションスキル向上のためのAIロールプレイング

患者さんとの良好なコミュニケーションは、信頼関係を築き、リハビリテーションの効果を高めるために不可欠です。
しかし、経験の浅い作業療法士にとっては、どのようにコミュニケーションを取れば良いか悩むこともあるでしょう。

生成AIを活用すれば、患者さんとのコミュニケーションスキルを向上させるためのロールプレイングを行うことができます。
例えば、「〇〇な状況で、患者さんにどのように説明すれば良いですか？」と質問すれば、具体的な会話例を提示してくれます。
さらに、「もっと分かりやすく説明するには？」と質問すれば、表現を修正したり、別の言い回しを提案してくれたりします。
まるで、経験豊富な先輩作業療法士が隣でアドバイスをしてくれているような感覚で、コミュニケーションスキルを磨くことができます。

具体例3：緊急時対応シミュレーションによる臨機応変な対応力の訓練

作業療法中には、患者さんの状態が急変するなど、予期せぬ事態が発生することがあります。
そのような緊急時に、冷静かつ適切に対応するためには、日頃からの訓練が欠かせません。

生成AIを活用すれば、緊急時対応シミュレーションを行うことができます。
例えば、「〇〇な状況で、患者さんが急に倒れました。
どのように対応しますか？」と質問すれば、取るべき行動をステップごとに指示してくれます。
さらに、「他に注意すべき点はありますか？」と質問すれば、見落としがちなポイントや、より適切な対応方法を提案してくれます。
これにより、緊急時にも落ち着いて行動できる、臨機応変な対応力を身につけることができます。

4. 多職種連携：AIが繋ぐ、スムーズな情報共有と連携強化

多職種連携は、患者さんにとって最良の医療を提供するために欠かせません。
生成AIを活用して、情報共有を円滑化し、連携を強化する方法を解説します。

具体例1: 多職種間での情報共有をスムーズにするAIを活用した自動要約

多職種連携において、情報共有は非常に重要ですが、それぞれの職種が使用する専門用語や記録方法は異なる場合があります。
そのため、情報伝達に時間がかかったり、誤解が生じたりする可能性があります。

そこで、生成AIを活用して、記録や報告書の自動要約を作成することが有効です。
例えば、作業療法士が作成した詳細な記録を生成AIに入力し、「医師向けに要約してください」と指示すると、専門用語を避け、簡潔で分かりやすい文章に変換してくれます。
看護師向け、理学療法士向けなど、それぞれの職種に合わせた要約を作成することも可能です。
これにより、情報伝達の効率化と正確性の向上が期待できます。

具体例2: カンファレンスの論点を明確にするAIを活用した事前準備

多職種カンファレンスは、患者さんの情報を共有し、治療方針を決定するための重要な場です。
しかし、参加者全員が同じ情報を共有できていない場合、議論がまとまらなかったり、重要なポイントが見落とされたりする可能性があります。

生成AIを活用すれば、カンファレンス前に論点を明確にし、参加者全員が共通認識を持つことができます。
例えば、患者さんの情報を生成AIに入力し、「カンファレンスで議論すべき論点を抽出してください」と指示すると、重要なポイントや意見の相違点を自動的に抽出してくれます。
さらに、「各論点について、どのような情報が必要ですか？」と質問すれば、事前に準備しておくべき資料やデータを示してくれます。
これにより、カンファレンスをより効率的かつ有意義なものにすることができます。

具体例3: 職種間の認識のずれを解消するAIを活用した見える化

多職種連携においては、それぞれの職種が持つ専門性や役割の違いから、患者さんの状態や治療方針に対する認識にずれが生じることがあります。
このような認識のずれは、連携を阻害し、患者さんへの不利益につながる可能性があります。

生成AIを活用すれば、職種間の認識のずれを可視化し、共通理解を促進することができます。
例えば、各職種が作成した記録を生成AIに入力し、「それぞれの職種が重視しているポイントを比較してください」と指示すると、それぞれの視点の違いを明確に示してくれます。
さらに、「認識のずれが生じている箇所はどこですか？」と質問すれば、具体的な問題点や改善策を提案してくれます。
これにより、職種間の相互理解を深め、より質の高い連携を実現することができます。

5. 効果判定と方針転換：データに基づいた客観的判断をAIがサポート

治療効果の判定や治療方針の変更は、作業療法士にとって難しい判断を迫られる場面です。
生成AIを活用して、データに基づいた客観的な判断を支援する方法を解説します。

具体例1：治療効果を客観的に評価するAIによるデータ分析

治療効果を判定するためには、客観的なデータが必要です。
しかし、日々の業務に追われる中で、データを収集・分析し、解釈するのは容易ではありません。

生成AIは、このデータ分析を強力にサポートします。
例えば、様々な評価スケール（FIM、BI、MASなど）の数値を入力すると、AIが自動的に変化をグラフ化し、統計的な有意差を判定してくれます。
さらに、「この変化は臨床的に意味がありますか？」と質問すれば、AIは過去の症例データやエビデンスに基づいて、その変化が患者さんの日常生活にどのような影響を与える可能性があるかを解説してくれます。
これにより、経験年数に関わらず、客観的なデータに基づいた効果判定が可能になります。

具体例2：改善が見られない場合の代替アプローチ提案

リハビリテーションを行っても、期待したような改善が見られない場合、作業療法士は治療方針の変更を検討する必要があります。
しかし、どのようなアプローチが有効か、判断に迷うこともあるでしょう。

生成AIは、このような状況で、新たな視点を提供してくれます。
例えば、患者さんの情報や現在の治療内容を入力し、「改善が見られない場合の代替アプローチを提案してください」と指示すると、AIは様々なデータベースを検索し、類似の症例や最新の研究論文に基づいて、複数の代替アプローチを提案してくれます。
さらに、「それぞれのアプローチのメリットとデメリットは？」と質問すれば、AIは各アプローチの長所と短所を比較し、患者さんの状況に最も適した選択肢を選ぶための情報を提供してくれます。
これにより、より多角的な視点から治療方針を見直し、患者さんにとって最善の選択をすることができます。

具体例3：治療方針変更の意思決定を支援するAIツール

治療方針を変更するかどうかは、作業療法士にとって重大な決断です。
患者さんの状態、エビデンス、利用可能なリソース、そして自身の経験と知識を総合的に考慮する必要があります。

生成AIは、この意思決定プロセスを支援するツールとして活用できます。
例えば、患者さんの情報、現在の治療内容、検討中の代替アプローチなどを入力し、「治療方針を変更すべきかどうか、判断の根拠を示してください」と指示すると、AIはそれぞれの選択肢のリスクとベネフィットを分析し、客観的な情報に基づいて判断をサポートしてくれます。
もちろん、最終的な決定は作業療法士自身が行いますが、AIは判断材料を整理し、より確信を持って決断を下せるように支援してくれます。
AIは、経験豊富なコンサルタントのように、客観的かつ多角的な視点を提供し、最善の意思決定をサポートしてくれるでしょう。

6. 記録・報告書作成：AIによる自動化で業務効率を劇的改善

記録や報告書の作成は、作業療法士の業務時間を圧迫する要因の一つです。
生成AIを活用して、これらの作業を自動化し、業務効率を改善する方法を解説します。

具体例1：評価結果からの報告書自動生成

患者さんの評価結果を基に報告書を作成するのは、時間と労力のかかる作業です。
しかし、生成AIを活用すれば、このプロセスを大幅に効率化できます。

例えば、各種評価スケール（FIM、BI、MMSEなど）の数値や患者さんの状態に関する情報を生成AIに入力し、「報告書を作成してください」と指示するだけで、必要な情報が整理された報告書が自動的に作成されます。
さらに、「〇〇病院の〇〇先生向けに、より専門的な内容にしてください」といった具体的な要望にも対応可能です。
これにより、報告書作成にかかる時間を大幅に短縮し、患者さんと向き合う時間を増やすことができます。

具体例2：経過記録のテンプレート化とAIによる自動入力

日々の経過記録も、作業療法士にとって欠かせない業務ですが、毎回同じような内容を繰り返し記入するのは非効率的です。

生成AIを活用すれば、経過記録のテンプレートを作成し、自動入力を活用することで、この作業を大幅に効率化できます。
例えば、「〇〇さんの今日のADLは、食事は自立、更衣は一部介助、移動は監視レベルです」と生成AIに伝えるだけで、SOAP形式などのテンプレートに沿って、自動的に文章が生成されます。
さらに、「前回からの変化」や「特記事項」などを追加で指示することも可能です。
これにより、記録の質の均一化と時間短縮を両立できます。

具体例3：報告書作成時間短縮のためのAIツール導入事例

実際に、生成AIを活用して報告書作成時間を短縮した事例は数多く存在します。
ある病院では、生成AIを導入したことで、作業療法士一人当たりの報告書作成時間が平均30分短縮されたという報告があります。

また、別のクリニックでは、生成AIを活用して、リハビリテーション計画書の作成時間を半分以下に削減できたという事例もあります。
これらの事例からも、生成AIが作業療法士の業務効率改善に大きく貢献できることが分かります。
生成AIツールは、日々の業務をサポートする強力なパートナーとなり得るでしょう。

古澤久志