ワシントン州立大学エルソン・S・フロイド医学部による最近の研究は、救急医療現場における AI に掲載された研究で、著者らはOpenAIのChatGPTプログラムが胸痛の症例におけるシミュレーション患者の心臓リスクを判断する能力を調査しました。
矛盾した結論
結果は、同じ患者データを入力したにもかかわらず、ChatGPTの結論に問題matic レベルのばらつきがあることを示唆しています。主任研究者のトーマス・ヘストン博士によると、ChatGPTは一貫した動作をしません。全く同じデータを提示した場合、ChatGPTは最初は低リスク、2回目は中リスク、そして時には高リスクの評価を示すこともあります。.
このギャップは、生命に関わる重篤な症例において非常に深刻です。なぜなら、このような症例では、医療従事者が正確かつ適切な処置を講じるためには、必須かつ客観的な評価が極めて重要となるからです。患者は様々な疾患によって胸痛を経験する可能性があります。そのため、医師は患者に適切なケアを提供するために、迅速に診察を行い、適切なタイミングで治療を行う必要があります。.
この研究では、ChatGPTの性能は、医師が患者の心臓リスクを評価するために用いる従来の方法と比較して低いことも明らかになりました。現在、医師は心臓病の重症度を示す指標であるTIMIプロトコルとHEARTプロトコルに基づいて患者を概ね評価するために、両面チェックリスト方式を用いています。.
しかし、TIMIスケールやHEARTスケールに示されるような変数を入力として与えた場合、ChatGPTのスコアとの不一致は大きく、それぞれのスケールの一致率は45%と48%でした。この不一致が、ハイリスクな医療ケースにおけるAIの意思決定に見られると仮定すると、AIの信頼性に疑問が生じます。なぜなら、こうしたハイリスクな状況こそが、一貫性と正確性に大きく依存するからです。.
医療におけるAIの限界と可能性への取り組み
ヘストン博士は、AIが医療支援を強化する可能性を指摘し、AIに内在する defiを排除するための徹底的な研究の必要性を強調しました。AIは必要なツールかもしれませんが、私たちの進歩は理解している以上に速いペースで進んでいます。そのため、特に日常的に遭遇する臨床場面において、十分な研究を行う必要があります。.
研究結果は、これらの状況における人間の看護師の重要性をdent裏付けていますが、AI技術にもいくつかの利点があることが示されています。例えば、緊急事態において、デジタルヘルスの専門家は患者の医療報告書全体を精査し、システムの能力を最大限に活用して、必要な情報のみを最も効率的に提供できるようになります。さらに、AIは鑑別診断の作成や、医師と共に困難な症例について検討する作業にも参加できます。これにより、医師は診断プロセスをより効率的に進めることができます。.
しかし、ヘストン博士によると、まだいくつかの問題が残っているという。.
「わからないことの鑑別診断をじっくり考えるのに非常に役立ちます。おそらくそれが、このツールの最大の強みの一つでしょう。上位5つの診断とそれぞれの根拠を尋ねれば、問題をじっくり考えるのに非常に役立つでしょう。ただ、明確な答えを出すことはできないのです。」
AI は常に進化しており、医療のような高リスクの状況では特に、患者の安全を確保し、医療上の意思決定を最適化するために、AI のパフォーマンスを詳細に評価することが極めて重要です。.
