ソウル大学病院とハーバード医科大学の研究チームが、実際の病院のように作動する「仮想病院」を構築し、医療人工知能（AI）を試験するシステムを世界で初めて公開した。患者を直接対象にしなくても、AIの判断が患者の状態や病院運営にどのような影響を及ぼすかを事前に確認できる方式である。
ソウル大学病院は、キム・ソンウンソウル大学病院特化研究所研究教授とハーバード医科大学の共同研究チームが、巨大言語モデル（LLM）ベースの医療AIを動的に評価する「臨床環境シミュレーター（Clinical Environment Simulator, CES）」を国際学術誌「ネイチャー・メディシン（Nature Medicine, IF 50）」最新オンライン版に発表したと14日明らかにした。
これまでの医療AI評価は主に過去の患者データに基づき「診断をどれだけ正確に当てるか」を見る方式だった。しかし実際の病院では状況が継続的に変化する。患者の状態は時間とともに悪化することもあり、病床や医療スタッフ、検査機器のように使用できる資源も限られている。こうした要素は従来の評価方式では適切に反映されてこなかった。
研究チームが開発した「臨床環境シミュレーター（CES）」は、この現実をそのまま移した「デジタル病院」だ。本システムは患者の状態変化を再現する「患者エンジン」と、病床・医療スタッフ・機器の状況を管理する「病院エンジン」で構成される。二つのシステムが同時に作動し、AIの決定がその後の状況にどのような変化を引き起こすかを継続的に反映する。
例えば、AIが検査を遅れて指示すると、安定的だった胸痛患者が急性心筋梗塞へと悪化し状態が悪くなる可能性がある。逆に、ある救急患者にCT撮影を優先的に割り当てると、他の患者の検査待ち時間が延びる状況も生じる。AIの一つの判断が特定患者の治療結果だけでなく病院診療環境全体の流れまで変え得るということだ。
本システムはAIを二つの基準で評価する。患者が実際にどれほど良好に治療されたか、病院がどれほど効率的に運営されたかを併せて見る。特定患者の治療だけをうまく行っても病院全体に負担を与えれば、スコアは低くなる構造だ。
研究チームはまた、ネットワーク障害や救急患者の急増といった極限状況を仮定し、AIの対応能力も試験した。実際の病院で発生し得る危機状況まで事前に検証する趣旨だ。
今回の研究の最大の意義は、患者を危険にさらすことなく医療AIを事前に検証できる環境を整えた点である。今後この方式が広がれば、医療AIが病院に導入される前に必ず経る「試験段階」として定着する可能性がある。
キム・ソンウン研究教授は「仮想病院が人体の複雑な生理的反応を完璧に予測できるわけではない」としつつも、「今回の研究は、医療AIが断片的な問題を解く道具を越え、ダイナミックな医療体制内に完全に統合され実質的な支援を提供するよう検証する、最も価値ある次の段階になる」と述べた。
参考資料
Nature Medicine(2026), https://doi.org/10.1038/s41591-026-04252-6