医療分野における多様な活用を念頭に置きながらプロンプトを設計
1. はじめに
医療分野は患者の生命や健康、社会的影響に直結する重要な領域である一方、データや専門知識、倫理的観点が複雑に絡み合うため、意思決定や情報整理が極めて難しい分野でもあります。近年、LLM（Large Language Model）の技術が急速に進化し、文章生成や知識統合に優れた能力を発揮できるようになりました。しかし、こうしたモデルを医療現場で活用するにあたっては、「単なる書類作成の補助」にとどまらず、より広範な支援やアシストを想定することが大切です。
本レポートでは、医療現場の意思決定ケーススタディ（例：ICUの逼迫とトリアージ問題）を土台に、「LLMをどのように活用し得るか」を複数の切り口で提案します。さらに、その活用が実現できるよう、目的別のプロンプト例を示し、注意すべきポイントや最終判断との役割分担についてまとめています。
2. 大規模言語モデル活用の基本的姿勢
LLMは幅広いテキストデータを学習しているため、膨大な知識を参照し、自然言語による多様なアウトプットを生成できます。一方で、医療分野に導入する際には、以下の点を踏まえる必要があります。
責任の所在
最終的な医療判断や倫理的決定は、あくまでも専門家（医師や医療チーム）が担わなければなりません。
LLMの提案は「アイデア」「補助的情報」として活用し、人間のレビュー・検証が不可欠です。
情報精度と最新性
LLMが参照するデータは学習時点のものであり、最新のガイドラインや現場状況を反映していない可能性があります。
必要に応じて、モデルに対し最新の前提情報をプロンプトで提供したり、生成結果を医学的知見と照らし合わせることが重要です。
プライバシーとセキュリティ
患者情報を取り扱う場合、個人情報や機密データをそのままプロンプトに含めるのは避けるべきです。
匿名化や要約化、擬似データの使用など、情報漏えいや不正利用を防ぐ対策が必須です。
エラー検出とハルシネーション対策
LLMが根拠のない情報（“ハルシネーション”）を生成することがあるため、常に専門家の確認を挟むプロセスを整備することが望まれます。
3. 医療現場での多角的活用事例とプロンプトデザイン
ここからは、単に「書類作成を手伝う」という観点に留まらず、医療現場のさまざまな場面でLLMを活用するためのプロンプト設計例を示します。各テーマごとに、目的・背景、代表的なプロンプトの例、注意点を記載します。
3-1. 患者データの解析・シミュレーション支援
背景・目的
ICUが逼迫する状況下で、複数の患者を同時に評価し、どの患者を優先的にケアするべきか検討する。医学的評価指標（SOFAスコアなど）と追加情報（年齢、基礎疾患、バイタルサイン）を総合的に整理したうえで、潜在的リスクや緊急度を推定する。プロンプト例
「あなたはICUトリアージの専門家です。
以下にA・B・Cの3名の患者データを示します（年齢、SpO2、白血球数、CRP値、SOFAスコア試算値、基礎疾患など）。
リスク因子を列挙しつつ、短期的に重症化する可能性が高い順に並べ、判断根拠と追加検査の必要性を提案してください。」
注意点
あくまでリスク分析の補助として扱う。最終判断は医療従事者が行う。
個人情報の提供に注意し、匿名化や数値だけの提示を徹底する。
3-2. インタラクティブ・ロールプレイによる意思決定訓練
背景・目的
重症患者が連続して搬送された場合のシナリオをLLMに生成させ、研修医や看護師がリアルタイムに意思決定を下していくロールプレイを行う。LLMには“マスター”としてシナリオを随時変化させる役割を担ってもらう。プロンプト例
「あなたは医療シミュレーションのマスターです。
私は当直の研修医役を演じます。ICUベッドが残り1床しかない状況で、3名の救急患者が到着しました。
まず患者A・B・Cの症状とバイタルを提示してください。
私が対応を行うたびに、状態を動的に変化させ、私の対応を評価してください。
最終的に改善点や倫理的考慮事項を提案してください。」
注意点
実際の臨床現場と異なる部分が多々あるため、学習目的として割り切り、誤解のないように注意。
研修医が過度にLLMに依存しないよう、指導医のフィードバックが重要。
3-3. データの可視化・発想支援ツール連携
背景・目的
ICU稼働率や救急搬送数など、BIツール（ダッシュボード）で数値を可視化している病院管理者が、今後のリスクや対応策についてアイデアを得たい。LLMに「状況を踏まえたアクションプラン」を要約・提案させる。プロンプト例
「ICUの週次稼働率が85～95%で推移し、COVID-19患者が6割以上を占めています。
週末の搬送が平日より20%増加しており、来週以降さらにベッド不足のリスクが高まる見込みです。
この状況から考えられる対策を3案提示し、それぞれに必要なリソースや懸念点も挙げてください。」
注意点
LLMの提案が表面的にならないよう、過去データや具体的な数値をしっかり提示する。
提案はあくまで仮説レベルであるため、管理者が慎重に検証する。
3-4. 研究・文献レビュー支援（メタ解析のヒント）
背景・目的
医療研究者が論文を効率よくレビューし、メタ解析の方向性を決めたい。LLMに主要文献の傾向や研究ギャップをサマライズしてもらい、追加検証の余地を探る。主に生成AI検索エンジンまたはConsensusなどの論文検索エンジンの利用を想定プロンプト例
「あなたはリサーチアシスタントです。
以下のテーマ：『ICUでのCOVID-19患者における人工呼吸管理戦略』
過去5年間の主要論文の概要を簡単にまとめ、その中でまだ解明されていない研究ギャップを3つ提示してください。
さらに、それぞれのギャップに対して仮説と研究デザイン案を提案してください。」
注意点
論文情報が正確かどうか、LLMが“架空の文献”や“誤引用”を生成していないかを専門家がチェックする。
あくまで文献レビューの取りかかりとして活用し、実際の文献に当たる作業は研究者が行う。
3-5. 医療コミュニティとのディスカッション促進
背景・目的
学会やSNSコミュニティなどでICU逼迫に関する知見交換をしたいが、どんな切り口で議論を始めればよいか悩む。LLMにディスカッショントピックの見出しや概要文を作らせ、モデレーターが人間の視点で最終調整する。プロンプト例
「ICUリソース逼迫に関する専門家コミュニティでのディスカッションを盛り上げるため、
以下の5つの切り口でトピック見出しと概要文を100文字程度ずつ作ってください。
倫理面（トリアージの公正性）
技術面（遠隔モニタリング活用）
人材育成（緊急対応トレーニング）
地域連携（行政や他病院との協力）
ガイドラインと実装ギャップ
それぞれのトピックを簡潔にまとめてください。」
注意点
最終的にはコミュニティ管理者が内容をレビューし、投稿・運用する。
過度にセンシティブな発言や誤解を招く表現がないか、再チェックが必要。
4. プロンプトデザインのポイント
4-1. 具体性と文脈の提示
医療に限らず、LLMにタスクを依頼する際には「どのような情報が欲しいのか」をなるべく具体的に伝えなければなりません。
患者データの形式（数値・基礎疾患・年齢など）
使用中の評価指標やスコア
院内の事情（ICUベッド数、スタッフ体制）
結論の出力形式（箇条書き、短文、最大文字数など）
こうした条件を織り込むことで、LLMが出力する回答の精度と実用度が大きく変わります。
4-2. 利用ステップの段階化
複雑な課題を一度に大きなプロンプトで投げると、混乱した回答になる恐れがあります。
ステップ1: 現状の整理（データの要約や過去事例）
ステップ2: 複数案の提示
ステップ3: 各案のメリット・デメリット比較
ステップ4: 最終シナリオの構築
といった段階的なやりとりを重ねるほうが、徐々に深いインサイトを引き出しやすくなります。
4-3. 専門用語と一般表現のバランス
医療現場では高度な専門用語が必要な場合と、患者家族向けの簡易な表現が求められる場合が混在します。プロンプトで「どのレベルの専門性を維持するか」や「どのくらい噛み砕いて説明するか」を明示することで、回答が一貫しやすくなります。
4-4. リソースと責任分担
LLMが生成した回答を直接患者対応や院内方針に反映するのではなく、必ず専門家が評価・修正し、問題ないか確認する体制が大切です。特にトリアージや倫理問題に関わる部分は、最終的な責任は人間側が担う必要があります。
5. まとめと今後の展望
医療現場で大規模言語モデルを活用する際は、書類作成やマニュアル作りだけでなく、以下のように多様なテーマでの利用が考えられます。
患者データ解析・トリアージの補助
インタラクティブ・シミュレーション訓練
データ可視化ツールとの連動によるアクションプラン提案
研究・文献レビューやメタ解析準備のサポート
コミュニティ・ディスカッションのトピック提示
これらはいずれも、プロンプトデザインによって最終的なアウトプットの質が大きく左右されます。より具体的で文脈を含んだ指示を出すことで、LLMが提供する情報の精度や実用度を高めることが可能です。一方で、医療行為の最終責任や倫理・法的側面の考慮は従来どおり人間が行い、LLMは“高度なアシスタント”として位置付けるのが現実的です。
今後、さらにLLMが進化すれば、リアルタイムで電子カルテやバイタルデータを解析し、瞬時に危険兆候をアラートするなど、より高度な連携が実現する可能性があります。その一方で、リスク管理や法整備、倫理的指針の構築も必須となります。本レポートで示したプロンプト事例や注意点が、医療現場におけるLLM活用のヒントとなり、より安全かつ有用な形で意思決定やコミュニケーションをサポートする礎になれば幸いです。