病院の待合室で、自分の名前が呼ばれるのを今か今かと待つ時間。多くの人が経験したことのある、少し憂鬱なひとときではないでしょうか。「予約したのに、なぜこんなに待つのだろう？」「もっと効率的にできないものか？」そんな疑問が頭をよぎることもあるでしょう。この、昔からなかなか解決されない「病院の待ち時間」という課題について、最近話題の生成AIに尋ねてみると、私たちが思っている以上に複雑で根深い背景が見えてきました。今回は、生成AIの視点も交えながら、なぜ病院の待ち時間は長く、改善されにくいのか、その構造的な問題をわかりやすく解説していきます。
なぜ予約しても待たされる？AIが指摘する「不確実性」の壁
「予約時間通りに行ったのに、結局1時間も待った」という経験は珍しくありません。なぜ予約システムがあるのに、時間は守られないのでしょうか。生成AIにこの問いを投げかけると、まず「医療行為に内在する不確実性」というキーワードが返ってきました。
工場で製品を作るように、「一人あたり10分」と正確に時間を区切ることが医療現場では極めて困難です。例えば、予約していた患者さんの症状が予想以上に重く、詳しい検査や説明が必要になることがあります。あるいは、予約の合間に緊急性の高い急患が運び込まれ、そちらの対応を優先せざるを得ない状況も発生します。また、前の患者さんが医師の説明に不安を感じ、質問が長引くこともあるでしょう。
このように、一人ひとりの患者さんにかかる時間は、その日の体調や症状、精神的な状態によって大きく変動します。この「予測できない変動」が数人続くだけで、あっという間にスケジュールは後ろ倒しになってしまうのです。これは決して医師やスタッフの段取りが悪いわけではなく、一人ひとりの患者さんと真摯に向き合っている証拠とも言えます。AIは、この「不確実性の連続」こそが、予約制をもってしても待ち時間が発生する根本的な原因だと指摘しています。
病院側の事情 – 効率化だけでは解決できない構造的問題
次に、病院側の視点から待ち時間の背景を探ってみましょう。ここには、日本の医療制度そのものが関わってきます。
日本では「国民皆保険制度」のおかげで、誰もが比較的安価に、そして自由に医療機関を選ぶことができます。これは世界に誇るべき素晴らしい制度ですが、その反面、特定の有名な大病院や人気のクリニックに患者が集中しやすいという現象を生み出します。特に午前中や休診日の前後は混雑が激しくなり、病院の処理能力を超えてしまうことも少なくありません。
また、慢性的な「医療従事者の不足」も深刻な問題です。医師や看護師、検査技師などのスタッフは常に多忙を極めています。仮に患者数を無理に増やして診察の回転率を上げようとすれば、一人ひとりの診察が雑になり、医療の質が低下したり、重大な見落としにつながるリスクが高まります。安全性と質の高い医療を提供するためには、どうしても一人あたりにある程度の時間をかける必要があり、それが結果として待ち時間につながっているのです。
近年は電子カルテの導入などIT化も進んでいますが、これも万能ではありません。詳細な記録を入力したり、過去のデータを確認したりする作業には相応の時間がかかります。テクノロジーは医療を高度化させましたが、必ずしも「時間短縮」に直結しているわけではない、というのが現場の実情のようです。
私たち患者側の行動も影響？AIが示す「行動パターン」の連鎖
少し耳の痛い話かもしれませんが、生成AIは「患者側の行動パターン」も待ち時間に影響を与えている可能性を指摘しています。もちろん、体調が悪い時に受診するのは当然の権利です。
しかし、例えば軽い風邪の症状でも「念のため大学病院へ」と考える人が増えると、本当に専門的な治療が必要な重症患者さんの診察時間が圧迫されてしまいます。いわゆる「コンビニ受診」と呼ばれる行動が、医療リソースの偏りを生み、結果的に多くの人の待ち時間を長くしている側面は否定できません。
また、予約の無断キャンセルや遅刻も、全体のスケジュールに大きな影響を与えます。一人の遅刻が後続のすべての患者さんの待ち時間を延ばすドミノ倒しのような現象を引き起こすこともあります。まずは身近な「かかりつけ医」に相談する、適切なタイミングで受診するなど、私たち一人ひとりの賢い医療のかかり方が、回り回って自分自身の待ち時間を短縮することにもつながるのかもしれません。
待ち時間改善への挑戦 – AI時代に期待される未来の医療
では、この複雑な待ち時間問題に解決策はないのでしょうか。最後に、AI自身が提案する未来の姿を見てみましょう。
テクノロジーの進化、特にAIの活用は大きな希望です。例えば、病院に来る前にAIがオンラインで詳細な問診を行い、要点を整理して医師に伝えるシステムが普及すれば、診察室での時間を大幅に短縮できます。また、過去の膨大なデータを分析して、その日の混雑状況や個人の待ち時間を高い精度で予測し、スマートフォンに通知してくれるサービスも考えられます。
オンライン診療の普及も鍵となります。定期的な薬の処方や経過観察など、必ずしも対面である必要がないケースでは、自宅から診察を受けることで、通院時間と待ち時間の両方をなくすことができます。
病院の待ち時間は、単一の犯人がいるわけではなく、医療の不確実性、社会制度、病院の運営、そして私たちの行動といった様々な要因が絡み合って生まれる「構造的な課題」です。その複雑な背景を理解することで、ただ待たされるイライラが、少しだけ和らぐかもしれません。そして、テクノロジーの力を借りながら、私たち一人ひとりが医療との付き合い方を少し見直すことが、未来の医療をより良いものにしていく第一歩となるのではないでしょうか。
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