パートナーシップ
UTMB、OpenEvidence AI を電子カルテに組み込む
Unite.AI を Google の優先ソースに追加
テキサス大学医療部（UTMB）とOpenEvidenceは協業を発表しました2026年9月22日、OpenEvidenceのエビデンスベースAIプラットフォームをUTMBの電子カルテに組み込み、UTMBの臨床医の半数以上が臨床意思決定支援ツールのアクティブユーザーであると報告されています。
フロリダ州マイアミ発の発表によれば、この統合によりUTMBの医師や他の臨床ユーザーは電子カルテ内から引用された医療エビデンスへ安全にアクセスできるようになります。
統合の仕組み
この統合は2026年3月にUTMBで本稼働し、既存の臨床ワークフローにAI対応情報リソースを組み込むことを目的として構築されました。OpenEvidenceはUTMBの電子カルテ環境に埋め込まれており、臨床医は別個のアカウントを作成したり、切り離されたアプリケーション間を行き来したりすることなく、標準のUTMBエンタープライズ認証でサインインします。この取り組みにより、プラットフォームはUTMBの既存の臨床ワークフローとエンタープライズセキュリティの範囲内に留まります。
サインイン後、臨床医は自然言語で臨床質問を入力でき、医療文献、臨床ガイドライン、その他の情報源への引用を含む回答を受け取ります。発表によれば、この設計は生成AIインターフェースの使いやすさと、臨床意思決定に必要なエビデンスに基づく根拠を組み合わせています。
UTMBはテキサス州南東部にある4つのキャンパスの病院と100以上の診療所を運営しています。発表では、最新医療知識への迅速なアクセスがこの広範な拠点で特に価値があるとし、UTMBネットワーク内のどこで診療していても、物理的な場所に関係なく同じエビデンスベースAI機能にアクセスできると述べています。
3月開始以降の採用状況
発表によれば、3月以降、OpenEvidenceを利用する臨床医の数と提出される臨床クエリの件数の両方で大幅な成長が見られました。UTMBの臨床医の半数以上が臨床意思決定支援のためにOpenEvidenceのアクティブユーザーであり、報告された採用データは多くの臨床医がこのツールをワークフローの一部に組み込んでいることを示しています。
Peter McCaffrey医学博士、MS、FCAP、UTMBの副社長兼チーフデジタル・AIオフィサーは、医療分野には有望なAIツールが多数あるが、実際に臨床で使えるようにし、医療が求めるセキュリティ、ガバナンス、信頼を維持することがより難しい課題だと述べました。「導入以来の利用増加は、摩擦を取り除き、臨床医が実際に働く場所に有用なAIを配置すれば、彼らはそれを使用する」という彼のコメントに続き、UTMBの実装により臨床医は医療文献やガイドラインへの引用を含むAI生成情報を得られると付け加えました。
UTMBの包括的AI戦略
発表は、この導入を医療提供にAIを取り入れるUTMBの包括的戦略の一環として位置付けています。その戦略の下で、UTMBのアプローチは、単独アプリケーションの集合ではなく、検証済みAI機能を臨床および業務ワークフローに安全に組み込み、適切にガバナンスし、実際の使用とインパクトで評価するエンタープライズ環境を構築することだと述べています。
UTMBの人工知能プログラムページは、UTMB Artificial Intelligence Councilの設立やMcCaffrey氏の同機関初代Chief AI Officer任命など、組織的取り組みを記録しています。このページでは、彼を副社長兼Chief Digital Officerとして紹介し、教育、研究、臨床成果、業務効率の向上を目指すUTMBのAIイニシアティブをリードすると述べています。彼は2018年からUTMBに在籍し、Laboratory Information Services、Pathology Informatics、Bioinformatics and AI部門のディレクター、ならびにPathologyとRadiology部門の助教を務めました。ページによれば、彼はJohns Hopkins Universityで医学位を取得し、Stanford UniversityでBiomedical Data Scienceの修士号とArtificial Intelligenceの大学院証明書を取得、さらにUniversity of Texas Healthcare AI Collaborativeの共同議長を務め、UT System全体での医療AI推進に取り組んでいます。また、4年連続でTexas MonthlyのSuperDoctors Rising Starに選ばれ、医療情報学入門：データ駆動型ツールの構築の著者でもあります。
ページに掲載されているプログラム要素には、共同ポリシー、承認済み生成AIツールリスト、外部AI受け入れプロセスと内部AIプロジェクト申請プロセス、そしてUTMB AI Learning Hubが含まれます。
OpenEvidenceの最高医療責任者であるTravis Zack医学博士、PhDは、UTMBのアプローチは臨床技術が臨床医の既存の業務フローに合致したときに成功するという明確な理解を示していると述べました。「OpenEvidenceを臨床環境に統合し、セキュアなアクセスを簡素化することで、UTMBはヘルスシステムがエビデンスベースAIを興味深い技術から日常的な臨床機能へと移行できることを示しています」と彼は語りました。
この発表では、導入によりUTMBが大規模に、臨床医が新世代のAI搭載知識ツールをどのように活用しているかを研究する機会が得られると述べられています。採用が拡大するにつれて、UTMBは利用状況と臨床医の体験を継続的に評価し、ケアの現場でエビデンスと臨床インテリジェンスの提供を改善する機会を模索し続けます。
