AI主導による病院物流管理のレジリエンス向上：H病院を基にした実践的検討

概要: 病院物流管理は内部オペレーションと外部緊急事態からの圧力が高まっており、人工知能（AI）は回復力を高める潜在能力をまだ活用し切れていない。本研究はH Hospitalを対象としたAIの役割を探る混合手法のケーススタディで、12名のキーパーソンインタビューと151名の物流スタッフの全員を対象とした調査を組み合わせ、分析フレームワークとしてPDCAサイクルを用いた。主題分析および定量分析（階層回帰、構造方程式モデリング）をデータ分析に採用した。結果は、スタッフの94.7%がAIの適用を認識し、最も大きな改善は設備保守（41.1%）と資源配分（33.1%）であった一方で、緊急対応（18.54%）とリスク管理（15.23%）には限られた影響しか見られなかった。AI統合は物流レジリエンスと正の相関を示し（β=0.642, p<0.001）、マネジメントシステムの適応性が正のモデレーターとして機能する（β=0.208, p<0.01）。PDCAサイクルはAIとレジリエンスの関係を完全に媒介した。我々はAIが効果的に物流レジリエンスを高めるのは適応型マネジメントシステムと体系的な継続的改善メカニズムに依存すると結論づける。AI主導のクローズドループ型レジリエンス機構の形成を目指すターゲット戦略を提案し、AIと病院物流の統合およびレジリエントな保健システム構築についての実証的ガイダンスを提供する。