手術室稼働最適化AIで手術受入能力の大幅な向上を目指す
予測モデルが手術時間・術後回復を予測し、OR（手術室）スケジューリングの自動最適化が期待できる大病院の想定モデルケース。
公開日：2026/07/20
※ 本コンテンツはAI人材活用の想定モデルケース（架空の導入イメージ）であり、実在の企業・実績を示すものではありません。
予定より早く終わった手術と、翌日まで延びた緊急手術——その読めない変動に、スタッフと患者の両方が疲弊している。
こんなお悩みはありませんか？
- 手術時間の予測が難しく手術室の空き・過負荷が繰り返される
- 緊急手術の挿入で予定手術がキャンセルになり患者満足度が低下する
- 回復室・ICUのベッド稼働予測ができず術後管理が属人的になっている
- スタッフのシフト最適化が手術スケジュールと連動していない
AIが手術から回復まで一気通貫で予測し、医療資源の無駄を排除します。
この導入イメージの背景（想定）
年間手術件数8,500件規模の総合病院を想定します。手術室12室の稼働率を上げることが経営上の最重要課題となるといった状況が典型的です。手術時間の予測精度が低いため、1日の終わりに手術室が空になる日と翌日に繰り越しが発生する日が交互に続くケースが起きがちです。緊急手術の受け入れが予定手術のキャンセルを引き起こし、月間平均8件程度のキャンセルが発生し、患者・家族への謝罪対応が経営上の課題となるといった状況を想定します。回復室・ICUのベッド管理が手術スケジュールと連動せず、術後患者の滞在延長がOR解放を妨げる悪循環も起きがちです。
ソリューション
過去の手術記録から術式・患者属性・執刀医別の所要時間分布を学習する想定です。緊急挿入時のリスケジュールをリアルタイムで最適化し、回復室・ICUの需要予測と連動したリソース割当を自動実行します。
Before
手術時間の予測が難しく手術室の空き・過負荷が繰り返される
AI導入
機械学習 × 最適化 による自動化・高精度化
After
OR稼働の最適化 手術室の空きと過負荷の同時解消を目指すの改善が期待できます
想定される実装の進め方
Step 1
手術時間予測モデルの構築（2ヶ月）
HISから過去5年分の手術記録（術式・執刀医・麻酔科医・患者BMI・ASAスコア・開始時刻）をPostgreSQLに統合し、術式×執刀医の組み合わせ別に手術所要時間の分布を学習する予測モデルをPythonで構築する想定です。単純な平均値ではなく95パーセンタイル値を計画時間として採用することで、余裕を持ったスケジューリングを実現する設計を目指します。術式別・曜日別・時間帯別の所要時間変動パターンを可視化し、スケジューリング改善の余地を定量化します。
Step 2
緊急挿入対応リスケジューラーの開発（2ヶ月）
緊急手術の発生時に、予定手術の優先度（緊急度・患者待機日数・術式複雑度）と空き時間帯を考慮してリアルタイムでスケジュールを再配置する最適化エンジンをOR-Toolsで開発する想定です。医師・麻酔科医・看護師のシフト制約を充足しながら、キャンセル影響を最小化する配置を数分以内に算出できる性能を目指します。回復室・ICUの空床予測モデルと連携し、術後ベッドが確保できない場合のOR解放スケジュールへの影響を事前に予測する機能も組み込みます。
Step 3
スタッフ配置最適化・HIS連携（1.5ヶ月）
前日に翌日のOR稼働予測を出力し、スタッフ配置計画（看護師・臨床工学技士の配置案）を自動生成する機能を実装する想定です。HISと連携してスケジュール変更が自動で電子カルテに反映されるフローを整備し、担当者の手入力を排除します。Reactで開発するダッシュボードでは手術調整看護師が全ORの状況を一画面でリアルタイム把握できるUIを目指し、意思決定の速度向上が期待できます。
期待できる導入効果
手術室の空きと過負荷の同時解消を目指す
OR稼働の最適化
術式・執刀医別の所要時間分布を学習し精度高くスケジュールする想定
緊急手術の挿入でも予定を守ることを目指す
手術キャンセルの削減
リアルタイムリスケジューリングで影響の最小化が期待できる
スタッフ残業の削減を目指す
労働時間の適正化
回復室・ICU需要を先読みし配置計画を前日に確定する想定
導入で期待できる変化
導入後は、月間手術キャンセル件数が平均8件から1.5件程度へと大幅に減少し、患者満足度調査での「手術日程の変更に関する不満」の回答割合が低下することが期待できます。OR稼働率が向上し、同じ設備・スタッフ体制でより多くの手術を受け入れられるようになることで、待機患者数の減少が見込まれます。スタッフの時間外労働も削減され、特に手術室看護師からは「翌日の配置が前日に確定するので、プライベートの計画が立てやすい」といった声が期待できます。病院全体としては手術部門の収益向上と残業コスト削減という二重の財務効果が見込まれます。
AI人材の役割
医療オペレーションAIエンジニアが予測・最適化モデルを構築し、HIS連携エンジニアが統合を実装する想定です。
必要スキル
さらなる発展に向けて
導入後の発展としては、術前データ（画像所見・血液検査値・comorbidity）を取り込んで術後合併症リスクを予測し、ハイリスク患者のICU優先割当を自動化するモデルの開発が考えられます。また、複数病院間で手術可能日程を調整する広域手術調整プラットフォームへの拡張も想定され、地域の医療資源の最適配分に貢献することが期待できます。
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