拓海先生、最近社内で「生成AIで患者向けの説明文を自動作成できる」という話が出てきましてね。弊社の顧客支援にも使えないかと相談を受けておりますが、どこまで信用して良いものか正直わかりません。要するに、臨床現場でそのまま使えるってことですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、最新の研究でも「生成AIは下腰痛（low back pain）患者向けの臨床的な患者教育にそのまま使える段階にはない」という結果が出ていますよ。ポイントは三つです: 精度、個別化、検証の不足です。まずは基礎から順に説明できますよ。
精度、個別化、検証の不足、ですか。正直、そう言われるとやはり怖いですね。弊社では効率化と誤情報のリスクのバランスが重要でして、例えば誤った運動指導でクレームが出たら大問題です。これって要するに、AIが出す情報に責任を持てないということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通り、現在の生成AIは確かに有用な説明を作る力はあるのですが、誤情報（hallucination）や個々人の症状に合わせた具体的な治療提案が不十分です。今回の研究では、Retrieval-Augmented Generation（RAG、検索を組み合わせた生成手法）を使っても、臨床利用に耐えるレベルには達していないと評価されています。まとめると、現時点では「補助的に使う」ことはできても「医療現場に置き換える」段階ではないのです。
補助的に使う、というのは具体的にはどのような場面を想定すれば良いのでしょうか。たとえば受付で配る簡単な説明書を自動で作るとか、現場のスタッフが使うチェックリスト作成の手助けになるといった用途でしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。おっしゃる通り、一般向けのチラシやFAQ、スタッフ教育用の下書き作成など、低リスクで反復性の高い作業には役立ちます。研究でもGenAIは一般向けの案内文としては有用である一方、個別の臨床判断や詳細な運動処方を自動で出すのは危険だとされています。要点は三つにまとめられます: リスク管理、専門家によるチェック、段階的導入です。
なるほど、段階的導入ですね。それなら現場も受け入れやすいと思います。ところで研究で使われたデータはどのようなものだったのですか。実際の患者データを使っているのか、それとも模擬データですか。
素晴らしい着眼点ですね！その点がまさに研究の限界の一つです。本研究では合成患者データ（synthetic patient data）を使って評価を行っており、実患者データのような複雑さや多様性は再現しきれていません。だからこそ結果の一般化や臨床での安全性担保には追加の実データ検証が必要なのです。投資対効果を考えるならば、まずは低リスク領域で効果を示し、段階的に拡張するのが賢明です。
わかりました。では現場導入でまずやるべきことは、スタッフがAIの出力を必ずチェックする運用ルールと、外部の専門家による監査の仕組みを持つこと、という理解で良いですか。それが守れれば段階的に使えそうに思えます。
その通りです、田中専務。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。まずはパイロットで一部業務を切り出し、PDCAで安全性と効果を確認することが肝要です。最後にもう一度要点を三つだけ: 低リスク領域から開始すること、専門家チェックを組み込むこと、実データでの検証計画を持つことです。
わかりました、要するにまずは「チラシやスタッフ用下書きの自動化など低リスク領域で効率化を図り、出力は必ず人がチェックし、十分な実データでの検証を段階的に進める」ことで活用の道筋が見える、ということですね。ではその方針で社内に提案資料を作ってみます。
