はじめに

処方箋を書くたびに、頭の片隅に浮かぶ不安。
「この薬とあの薬、相互作用は大丈夫だったか？」
「腎機能が落ちている患者に、この量でいいのか？」

特に高齢者の多剤併用（ポリファーマシー）や、慢性疾患の薬物療法が複雑化するなか、
薬剤選択のリスク管理は医療安全の大きなテーマになっています。

そんな現場で、近年注目を集めているのが AI薬剤選択支援ツール。
単なる相互作用チェックを超え、患者個々の背景に応じた最適な処方提案まで行う時代が到来しています。

AI薬剤選択支援とは

AI薬剤支援ツールは、電子カルテや医薬品データベースと連携し、
以下のような判断をリアルタイムに補助します。

もはや「チェックリスト」ではなく、医師と並走するパートナーとしてのAIへ進化しています。

1. 米国 Mayo Clinic × IBM Micromedex
AIによる相互作用検出と投与量調整アルゴリズムを組み合わせた結果、
薬剤エラー率が38％減少、重度副作用の発生率が20％低下【IBM Report, 2024】。

2. 日本 DPC病院での導入実証
国内でも、大学病院や総合病院でAI禁忌チェックを導入。
腎機能・体重・年齢情報を自動参照し、投与量を警告。
結果、年間約4,000件の潜在的エラーを防止したと報告【NEC, 2024】。

3. ChatGPT × PMDAデータベース
一部医師はChatGPTに「この薬と○○を併用しても良いか？」と入力。
ChatGPTがPMDA添付文書・海外ガイドラインを要約し、リスク要因を整理。
個人単位でのセカンドチェックAIとして利用されています。

AI薬剤支援は、単にミスを減らすだけでなく、
個別化医療（Personalized Medicine）の基盤にもなっています。

近年では、ゲノム情報やバイオマーカーに基づく薬効予測も進展。
MicromedexではCYP酵素変異に基づく投与量調整を自動提案、
国内では東大病院が遺伝子×処方AIの共同研究を進めています【UTokyo MedAI, 2024】。

将来的には、「患者ごとに最適化された処方提案」が
電子カルテ上で自動生成される未来が見えてきました。

メリット

課題

AIは補助として優れていても、最終判断は常に医師です。
「提案をうのみにせず、エビデンスを確認する姿勢」が求められます。

AI薬剤支援は、今後の医療現場で“セーフティネット”の一翼を担う技術です。

最終的にAIは「薬を選ぶ」存在ではなく、
医師が最良の判断を下すためのパートナーとして機能します。

忙しい外来の中でも、「この薬で本当にいいのか？」という問いを、
AIと一緒に考える時代が始まっています。