新たな研究によると、生成AIの使用は医療における燃え尽き症候群の軽減には役立たない可能性があるという。
これまでの研究では、電子医療記録（EHR）システムの使用と管理責任の処理に費やす時間の増加が医師の負担になっていることが示されています。
そのため、人工知能が潜在的な解決策であると期待する人もいたが、米国の医療システムによる最近の調査では、大規模言語モデル（LLM）では臨床医の日常業務が簡素化されないことが判明した。
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たとえば、マサチューセッツ州ボストンのブリガム・アンド・ウィメンズ病院で2023年に実施された観察研究では、患者への電子メッセージングにAIを使用することの影響を調査しました。
研究者らは、大規模な言語モデルにがん患者からの模擬質問に応答させ、その出力結果を6人の認定放射線腫瘍医の回答と比較した。
その後、医療専門家はAIが生成した回答を「臨床的に受け入れられる」回答に編集し、患者に送信しました。
ランセット・デジタル・ヘルス誌に掲載されたこの研究では、LLM草案が「156件の調査回答のうち11件で重篤な危害のリスクがあり、1件の調査回答で死亡のリスクがあった」ことが判明した。
「有害な対応の大部分は、シナリオの重大性と推奨される行動を誤って判断または伝えたことによるものだった」と研究者らは書いている。
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研究者らは、LLM 支援の結果 (医師が編集したもの) は「両方の長所を兼ね備えたシナリオ」、つまり医師の作業負荷を軽減しながら患者が正確な情報を確実に得られるシナリオを示していると結論付けました。
「これらの初期の調査結果は、LLM を意図された臨床状況で徹底的に評価し、正確なタスクと人間による監視のレベルを反映させる必要があることを示している」と研究は結論付けている。
ニューヨークのマウントサイナイ医療システムによる別の研究では、医療請求コードを照会する際のパフォーマンスとエラーパターンについて、4 つの異なるタイプの大規模言語モデルを評価しました。
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NEJM AI誌に掲載されたこの研究では、テストされたLLMはすべて医療コードのクエリでパフォーマンスが低く、「不正確または捏造された情報を伝えるコードを生成することが多い」ことが判明した。
この研究は、「LLM は、追加研究なしでは医療コーディング作業に使用するのは適切ではない」と結論付けています。この研究は、AGA 研究財団と国立衛生研究所 (NIH) の資金提供を受けて行われました。
研究者らは、これらのモデルは「多くのコードの意味を近似できる」ものの、「許容できないほど精度が欠如しており、コードを偽造する傾向が高い」とも指摘した。
「これは、請求、臨床上の意思決定、品質改善、研究、健康政策に大きな影響を及ぼす」と研究者らは記している。
JAMAネットワークに掲載されたカリフォルニア大学サンディエゴ校医学部の3番目の研究では、患者のメッセージに対するAIによる返信と、医師が返信の編集に費やした時間を評価した。
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生成型 AI ドラフトにより、医師がこれらの作業に費やす時間が短縮されるだろうと想定されていましたが、結果はそうではないことを示しました。
「生成AIで作成された返信は、読む時間が大幅に長くなり、返信時間には変化がなく、返信の長さが大幅に長くなり、メリットがわずかに感じられるだけだった」と研究は明らかにした。
研究者らは、AIのパフォーマンスと患者の経験をさらに評価するには「厳格な実証テスト」が必要だと示唆した。
カリフォルニア州マウンテンビューの AI 搭載手術管理ソリューション会社 Qventus の最高医療責任者である David Atashroo 医学博士は、Fox News Digital とのインタビューでこの研究結果に反応した。(同氏はこの研究には関与していない。)
「AIには、従来は医療において不可欠でありながら見過ごされがちなスケジューラー、医療アシスタント、ケースマネージャー、ケアナビゲーターといった『つなぎ役』にあたる、リスクが低く、高度に自動化可能なタスクを担う大きな可能性があると私たちは考えています」と同氏は述べた。
「[AI]のパフォーマンスについて現実的な期待を設定することが重要です。」
「これらの専門家は、臨床結果に直接結びつくプロセスをまとめる上で非常に重要ですが、ファックスの解析、メモの要約、必要な文書の確保などの管理業務にかなりの時間を費やしています。」
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アタシュルー氏は、これらのタスクを自動化することで、生成 AI が臨床ケアの効率と有効性の向上に役立つ可能性があると示唆しました。
「生成AIの導入を検討する際には、そのパフォーマンスについて現実的な期待を設定することが重要です」と彼は語った。
「基準は常に完璧であるとは限りません。現在これらの作業を行っている人間でさえ、絶対的な完璧さを備えているわけではないからです。」
いくつかのシナリオでは、AI はチームメンバーの見落としをキャッチする「セーフティネット」として機能する可能性があると彼は示唆した。
「単に時間が足りないという理由で」タスクが未解決のままになることもあるとアタシュルー氏は指摘する。
「生成 AI は、現在の能力よりも一貫してケースを管理するのに役立ちます。」
「生成 AI の導入を検討する際には、そのパフォーマンスについて現実的な期待を設定することが重要です。」
医師はまた、AIアプリケーションにおいては安全性と有効性が「最も重要」であると指摘した。
「これは、厳格な品質チェックを経たモデルを開発するだけでなく、そのパフォーマンスを検証するために人間の専門家による定期的な評価も組み込むことを意味します」と彼は述べた。
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「この二重層の検証により、当社の AI ソリューションは、拡張される前に責任と信頼性の両方を備えていることが保証されます。」
アタシュルー氏はまた、「AI技術の開発と実装における透明性は、病院のパートナーと患者の間で信頼を築く上で不可欠だ」と指摘した。
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