同じ成分の薬が平均5.5製品ある組み合わせで、5つのAIに薬を商品名で挙げさせると、第一推奨の平均97.5%が1つの製品に集まり、先発品が選ばれやすくなっていました。実際の処方との一致は29.7%。架空の症例文を使ったNature Healthの研究を、皮膚科医が読みます。

日本の医師と一般の人に、AIが診断と治療方針を決める医療を使いたいかを2018年と2025年に聞いた調査があります。一般の人が医療AIを知っていると感じる度合いは上がったのに、使いたい気持ちは医師でも一般の人でも変わりませんでした。

6つのAIに「この検査はやるべきか」を4050回聞いた研究が出ました。要らない検査を勧めた答えは5.4%、必要な検査を止めた答えは0.6%。勧めすぎは2つの場面に集まり、その1つは学会どうしの意見が割れる場面でした。

入院中の13人で、発作を見つけるAIと患者さんがスマートフォンでやりとりする研究が Nature Medicine に出ました。患者さんの「違う」という返事で、誤警報はどこまで減るのか。限界とあわせて読みます。

胃腸の病気の質問をAIに英語以外の言葉で聞くと、ガイドラインどおりの答えが減り、急いで受診すべき場面で受診をすすめない答えが増えた、という学会発表がありました。日本語で聞く私たちは何に気をつければよいのか。答えがどの国の医療を前提にしているかも含めて考えます。

心臓病の学術誌JACCが「論文執筆でのAI使用の開示を求めない理由」という記事を出しました。講演で「使ったら開示」と話したばかりの皮膚科医が、開示の一文で何が変わり、何が変わらないのかを考えます。

AIが作った図や文章を見ると読む気が落ちる。この感覚の手がかりが画像の解析から見えてきました。北斎が手を抜いていた場所と、医療の説明の話です。

手術前の説明に大規模言語モデルを使うと患者さんの不安が減ったという報告が出ました。説明の量ではなく、聞きたいときに聞ける相手がいるかどうか。皮膚科医として、どこまで任せられるかを考えます。