最近、ジャーナル「JAMA Network Open」に掲載された研究が広く注目を集めました。OpenAI の ChatGPT-4 は、医療診断精度テストで優れたパフォーマンスを示し、診断精度率は最大 90% であり、支援目的でのこのツールの使用をも上回りました。医師の診断 (76%)。この研究では 50 人の医師を対象に、事前知識の影響を効果的に回避するために、未発表の実際の複雑な症例を使用しました。この調査結果は、医療分野における人工知能の大きな可能性を浮き彫りにしただけでなく、医師がAIツールを使用する際に直面する可能性のある課題、例えば、自分の診断に対する過信やAIツールの機能の過小評価なども明らかにした。
近年、医療分野における人工知能の応用は拡大を続けています。最近、OpenAI が開発したチャットボットである ChatGPT-4 が診断精度において医師を上回ったことが研究で示され、広範な議論と懸念を引き起こしました。
JAMA Network Open誌に掲載されたこの研究では、6つの複雑な症例に対する50人の医師のパフォーマンスをテストした。その結果、ChatGPT の支援を使用した医師の平均スコアは 76% であったのに対し、ツールを使用しなかった医師のスコアは 74% にとどまったことがわかりました。驚くべきことに、ChatGPT は単独で使用した場合に 90% の診断精度を達成しました。
画像出典注：画像はAIにより生成され、画像認証サービスプロバイダMidjourney
参加者や AI モデルに関する事前知識を避けるために、研究者らは実際の未発表の症例履歴を使用しました。症例には、見落とされがちな稀な疾患であるコレステロール塞栓症などの複雑な病状が含まれています。医師は、独立した医療専門家による評価を使用して、考えられる診断を提供し、代替案を除外し、次の診断ステップを推奨します。多くの医師は ChatGPT を利用していますが、依然として AI のパフォーマンスに匹敵するのに苦労しています。
この調査では、2 つの主な問題が明らかになりました。まず、医師は、特に ChatGPT の推奨事項が自分の信念と矛盾する場合、最初の診断に固執する傾向があります。第二に、多くの医師は AI ツールの機能を最大限に活用しておらず、症例履歴を十分に分析せずに、狭い質問のみを行うことがよくあります。
専門家は、最新の AI ツールが言語モデルを使用して複雑なケースの詳細な分析を行うことで大きな可能性を示したと考えています。初期のコンピューター支援診断とは異なり、現代の AI ツールは人間の推論をシミュレートしようとするものではなく、言語パターンを処理して予測することで優れています。
それでも専門家らは、AIを医療ワークフローに統合することは順風満帆ではないと警告している。一般的な課題としては、AI トレーニングの不足、医師の AI への抵抗、倫理的および法的懸念などが挙げられます。これらの要因は、「医師拡張ツール」としての AI の可能性を妨げ、診断精度の向上における AI の役割に影響を与える可能性があります。
研究者らがチャットログを分析したところ、多くの医師がChatGPTの推奨事項を無視していることが判明した。この抵抗は、部分的には自分たちの専門知識に対する過信から生じていますが、AI の診断機能に対する理解の欠如からも生じています。
この研究の結果は、信頼性と使いやすさを高めるために AI 開発者と医療専門家の間で協力することの重要性を浮き彫りにしています。将来的には、医療における AI の役割は診断を超えて、個別化された治療計画や患者管理などの分野に広がる可能性があります。 AI は注目に値するツールですが、それを医療現場に効果的に組み込むにはまだ多くの努力が必要です。
ハイライト:
ChatGPT-4 は医療診断研究において 90% の精度を示し、ChatGPT を使用して支援した医師の 76% を上回りました。
医師は最初の診断に過信し、AI による推奨を無視することがよくあります。
医療における AI ツールの可能性は非常に大きいですが、トレーニングと信頼の不足が現在の大きな課題となっています。
全体として、この研究は医療分野における人工知能の応用について新たな視点を提供し、さらなる調査が必要な多くの問題も提起しています。将来的には、AIと医師の効果的な連携が医療診断の精度と効率を向上させる鍵となるでしょう。 医療分野における AI の可能性をよりよく理解するには、倫理的、法的、医師の受け入れの問題に対処するためにさらなる研究が必要です。