80年間、世界で最も難解な幾何学パズルの1つが、数学者たちを悩ませてきた。
この問題は、ハンガリーの天才的で風変わりな数学者ポール・エルデシュ氏が提起したものだ。同氏は1500本以上の論文を発表し、世界中の同僚に数百の難問を投げかけた。このうちの1つである単位距離問題は、平面上に同じ距離で配置できる点のペアがいくつあるかを問うものだった。
エルデシュ氏は、その答えは高度に構造化された幾何学的配置から導かれると理論化した。何世代もの数学者がそれを証明しようと試みた。
そして5月、OpenAI（オープンAI）は同社のモデルの1つがこの難問の解決策を見つけたと発表した。仮説を証明するのではなく、エルデシュ氏の予想が誤りであることを実証したのだ。AIモデルは同氏の幾何学的仮説を受け入れる代わりに、代数的数論を活用し、対称的ではない優れた設計を見出した。
これは驚くべき展開だった。エルデシュ氏の難問に関するブレークスルーは数学界を揺るがしたが、その意義は幾何学をはるかに超えて広がっている。
医療において、その教訓はシンプルだ。臨床医と医療リーダーは、過去の前提や信念にしがみついていては、数十年にわたる質、アクセス、手頃な価格という危機を解決できないということだ。
医療のエルデシュ問題
米国の医療には、莫大な努力と支出にもかかわらず、数十年にわたって持続している問題が数多く存在する。
診断エラーは毎年80万人の米国人を死亡させるか、永久的な障害を負わせている。慢性疾患は依然として十分に管理されておらず、効果的な薬剤やエビデンスに基づくプロトコルが利用可能であるにもかかわらず、毎年数十万件の予防可能な心臓発作、腎不全、脳卒中が発生している。一方、数百万人の患者がタイムリーな医療へのアクセスに苦労しており、さらに数百万人が医師が処方する治療を受ける余裕がない。
それでも、医療に年間推定5兆6000億ドルを費やしているにもかかわらず、米国はこれらの問題を解決していない。生成AIはそれを変えるチャンスを提供する。しかし、臨床医が現在のシステムを強化するためだけにこの技術を使用するなら、その潜在能力を完全に発揮することはできない。
進歩を遂げるには、医療はOpenAIのモデルが数学で使用したのと同じアプローチに従う必要がある。過去の前提を疑い、これまで隠されていた革新的な機会を探すことだ。
生成AIが医療から完全に不在というわけではない。現在、臨床医のほぼ3分の2が何らかの形でそれを使用していると報告している。しかし、ほとんどはこれらのアプリケーションを管理業務に限定している。電子健康記録のメモの作成、請求異議申し立ての起草、診察の要約などだ。これらの用途は、医師が直面する日々の負担と時間的プレッシャーをある程度軽減するかもしれないが、医療の最大の問題を解決することはない。
実際、医療において生成AIのより大きな機会、すなわち患者に医療専門知識を与えること、ケアを断続的ではなく継続的にすること、医療エラーを防ぐことで命を救うことに焦点を当てている人はほとんどいない。
重要なのは、ここで医療が数学と異なる点だ。数学では、AI企業がこの分野の将来を支配する可能性が高く、学者は補助的な役割を果たすことになる。しかし医療では、医師がその職業の長年の前提に挑戦し、根強い誤謬を捨てる意志があれば、まだ主導する時間がある。
誤謬1：外来診療は診療所で提供するのが最善である
医師は外来医療を診察を中心に構成している。患者は数カ月前に予約を取るよう指示される。薬剤の調整は決まった時点で行われ、処方された治療が患者の慢性疾患を数カ月間管理できなかった場合でも同様だ。
この診療所ベースのモデルは、ほとんどの医療問題が急性だった前世紀には理にかなっていた。骨折、感染症、虫垂炎、胸痛などだ。しかし今日、患者の75%が少なくとも1つの慢性疾患を抱えている。
高血圧、糖尿病、心不全、腎臓病は断続的な問題ではない。これらは十分に管理されないままだと、毎日血管と重要臓器（心臓、脳、腎臓）を損傷する。
それでも医療は、年に3、4回の対面診察を通じて慢性疾患を監視し治療しようとしている。
その結果、国内の脳卒中の主要原因である高血圧は、患者の半数未満で適切に管理されている。心臓発作や腎不全の主要な要因である糖尿病は、さらに効果的に管理されることが少ない。
効果的な高血圧管理を達成するのに十分強力なエルデシュ的解決策を作成し実装するには、患者の自宅での頻繁なモニタリングと血圧評価が必要になる。血圧計、血糖値モニター、ウェアラブルデバイス、またはベッドサイドセンサーに接続された生成AIツールは、医師が時間があればするように臨床データを継続的に分析することで、これを達成できる。
このタイプのソリューションを通じて、生成AIアプリケーションは患者に進捗状況を知らせ、管理が不十分なままの場合は薬剤変更を推奨し、患者の質問に答える。医師に生データを大量に送る代わりに、臨床医はどの患者がうまくいっているか、どの患者が支援を必要としているかを知ることができる。このように医療をパーソナライズすることで、状態が悪い患者は頻繁に必要な支援を得ることができ、状態が良い患者は仕事を休んで医師の診療所に来る必要がなくなる。
誤謬2：医療専門知識は医師を通じて流れなければならない
近代史のほとんどにおいて、医学知識は臨床医を通じて流れなければならないという前提は理にかなっていた。医師は、患者が持っていないトレーニング、教科書、ジャーナル、診断ツール、臨床経験へのアクセスを持っていた。患者が臨床医の専門知識なしに診断を下し、治療を開始する方法はなかった。その世界は終わりつつある。
現在、KFFによると、米国成人の3分の1が健康情報とアドバイスを求めてAIに頼っている。彼らはChatGPT（チャットGPT）や他のツールに、検査結果、薬剤、診断、治療オプションを説明するよう求めている。医師への要求が高まり、患者が医療上の質問に答えてもらうために診察の予約を取ることが難しくなるにつれて、これらの数字は増え続けるだろう。最近のギャラップの世論調査によると、すでに1400万人の成人が、AIを使用した後、医療提供者の診察を必要としなかったと報告している。
生成AIアプリケーションがより信頼性が高く臨床的に洗練されるにつれて、医療情報の唯一の情報源としての医師の役割は減少するだろう。患者はますます、症状、検査結果、質問を大規模言語モデル（LLM）に入力することから始め、次にどのような手順を踏むべきかを理解するためにフォローアップの質問をするようになる。
患者を最適にサポートするために、医師はテクノロジーだけでは提供できないケアを提供する必要がある。複雑な診断の確認、検査の指示、薬剤の処方、処置の実施、生成AIが人間の専門知識を必要とする問題を特定した際の介入などだ。最終的に、献身的な医師、力を与えられた患者、生成AIの組み合わせは、いずれか単独で達成できるよりもはるかに優れた成果を達成するだろう。
誤謬3：優れた臨床成果には専門化の拡大が必要である
医療は専門化を重視する。過去50年間で、一般診療は数十の専門分野に置き換えられ、これらの分野の多くはさらに細分化されてサブスペシャリティになった。循環器内科には現在、電気生理学、インターベンション循環器学、心不全、画像診断、予防循環器学が含まれる。整形外科は脊椎、手、肩、股関節、膝、スポーツ医学などに分かれている。
外科的および処置的介入については、サブスペシャリゼーションは驚異的な進歩をもたらし、医師が同じ介入を繰り返し実施することで専門知識を獲得するため、成果が向上した。
しかし、専門化とサブスペシャリゼーションはケアを断片化させた。糖尿病患者はしばしば高血圧、腎臓病、うつ病、心房細動も抱えている。各症状は通常、異なる専門医によって管理され、別々の予約、薬剤、検査結果、治療計画がある。その結果、全体像を見る臨床医は1人もおらず、患者は隙間に落ち、医療エラーのリスクが高まる。
エルデシュ氏のブレークスルーの重要な教訓は、生成AIの力は統合にあるということだ。AIモデルは代数的数論を幾何学の問題に適用し、めったに協力しない2つの専門分野を結びつけた。医師は専門化の利点を理解しているが、ほとんどはそれが生み出す問題を認識していない。
最新の医学文献と治療プロトコルにアクセスできる生成AIツールは、プライマリケア医に、患者のために専門医のチームを調整する""クォーターバック""として機能するために必要な専門知識を提供できる。あるいは、大規模言語モデル自体がその役割を果たすのを助けることができる。しかし、いずれの解決策も、医師が医療専門化だけが最良の臨床成果につながるという信念を放棄する必要がある。
エルデシュの脅威
医師が行動するのを待ちすぎると、医療の未来は彼らと共にではなく、彼らの周りに設計されることになる。医師にはまだ主導する時間と機会があるが、それは進歩を妨げる前提を放棄する場合に限られる。
臨床医が主導できなければ、テクノロジー企業、起業家企業、保険会社が、人々が自宅から新しい医療問題を評価し、慢性疾患を継続的に監視し、患者とその家族のためにケアを調整するのを助けるツールを構築するだろう。これらのモデルは、今日のシステムよりもはるかに少ない臨床医に依存することになる。
数学におけるエルデシュ氏のブレークスルーは、時代遅れの前提が捨てられると、いかに迅速に新しい解決策が見つかるかを示している。この瞬間は、警告であると同時に前進への道でもある。生成AIの最大の力は、単に古い仕事をより速く、またはより少ない人数で行うことではない。それは専門家が問題を異なる方法で見るのを助け、過去の前提に挑戦することだ。臨床医はそのプロセスに抵抗することも、それを主導することもできる。しかし、それを止めることはできない。
