ここ3年間でAIのヘルスケア応用に関する多くの報道を目にしてきた。ChatGPTなどのモデルが急速に進化する中、これらのテクノロジーに内在するデータ処理能力が医療に適していることを、専門家らがすぐに認識したのは当然のことだった。
実際、多くの医師は現在の医療を「データ駆動型」と表現している。より多くの情報にアクセスできることで、医師はより良い判断を下せるようになる。患者ケアと治療成績の傾向を示す調査からデータを収集できる。AIがスキャン画像を分析することで、より正確な診断が可能になる。これらはすべて、大量のデータの集約と評価に依存している。
しかしその一側面が医学研究だ——医師が最適な治療計画を考える際に行うことである。
個別化医療とビッグデータ
もちろん、治療計画は個別化されなければならない——画一的なものではない。しかし、個別の治療計画は、より多くの患者に効果的な方法についての知識によって大幅に強化できる。
そこで登場するのがOpenEvidenceというツールだ。これは米国のヘルスケア業界全体で大きく普及している。現在、専門家の推定によれば、OpenEvidenceは1万の病院や医療センターで使用され、米国の医師の約40%が利用している。つまり、これは大きなビジネスなのだ。
OpenEvidenceは実際に何をするのか？
実践におけるAI医学研究
医師からの問い合わせに対し、このソフトウェアは3500万以上の査読済み研究や臨床ガイドラインを検索し、検証のための情報源を示しながら、統合された回答を提供する。
例えば、医師が心房細動と慢性腎臓病を持つ68歳の患者に最も安全で効果的な抗凝固剤を見つける必要がある場合、OpenEvidenceを起動して素早くその推奨事項を得ることができる。
OpenEvidenceはまた、医師が患者とのやり取りに集中している間に、カルテ作成を自動化し、良質な治験データを見つけることもできる。あるいは、FDA承認などのデータを含む許可申請書の一部を自動化し、すべてを手作業で行わなければならない医師を悩ませる規制上の問題を解決することもできる。
これは大きな時間節約になる。それが要点だ。
さらに介入医療もある。例えば、ICUの医師が特定の薬が特定の患者に安全かどうかを知る必要がある場合。それもOpenEvidenceが活躍できる場面であり、記録された薬物相互作用などのリソースを徹底的に調査する。
医師の説明
「最大の違いは時間の節約です」とメイヨークリニックのアドバイザーであるアントニオ・ホルヘ・フォルテ医師は、OpenEvidenceの役割について述べている。「本の章に相当するものを読み通す代わりに、10分ではなく30秒以内に回答を得ることができます。」
そして専門医たちも、このソフトウェアが彼らの特定分野に適用される価値を認識している。例えば、OpenEvidenceは専門的な臨床業務の略語の海を泳ぎ渡るのに役立つ。
「OpenEvidenceは単なる臨床判断支援ではなく、もう一つの目となります」とOncoDaily誌に掲載された現役の腫瘍専門医ルーペン・オダバシアン氏は述べている。「あなたの計画をレビューし、欠けているものを指摘する同僚のように考えてください...実際にFOLFOXやCHOPなどの略語を理解します。これは腫瘍学では大きな勝利です。受動的な文書化を超えて、継続的な学習のための積極的なツールになります。」
さらなる証言
医師たちがこのツールをどのように使用しているかについて、いくつかのReddit投稿を見ることでさらに洞察を得ることができる。
「OpenEvidence LLMを推薦できます」と自身を小児科医と思われるDr. Autumnwndと名乗るユーザーは書いている。「私はニッチな臨床的質問、例えば午前3時に新生児室から寄せられるような質問に対して、何らかの情報を得るためにこれを頻繁に使用しています。医学文献（ただし古いものもあります）を検索し、参考文献付きの非常に読みやすい出力を提供します。参考文献には要約のドロップダウンが含まれています。使用するタイミングについては非常に選択的にしていますが、間違いなく私の病院勤務医としての業務に組み込んでいます。ただし、私のグループで使用しているのは私だけです。」
Dr. Autumnwndはまた、モデルからの疑わしい結果の注目すべき例も挙げている：
「一度、MRSAをグラム陽性桿菌の例として返してきたので、私は叱りました。すると謝罪して、その回答をレビューに送ると言いました。それには少し立ち止まらされました。」
これは一般の人には理解しがたいだろう。私がGoogle検索したところ、MRSAはグラム陽性桿菌の一例のように見えたので、医師が何を指摘しているのかわからない。それでも、AIの発見を人間のレビューで裏付けることは常に良い習慣だ。
一日に何度も
OpenEvidenceの最も印象的な側面の一つは、その日々のユーザー数にある：最大10万人の医師が使用しており、このツールは本当に多くの注目を集めている。テクノロジーメディアによれば、同社は35億ドルの評価額で2億1000万ドルを調達している。これは侮れない数字であり、この会社のリーダーたちがAIを意味のある形で統合する今、適切なタイミングで適切なソリューションをもたらしたと考えられる。
長年にわたり、AIについて相談を受けてきた多くの人々は、最良のアプリケーションは人間をループから排除するのではなく、支援的なものになるだろうと言ってきた。これはその優れた例だ。医師の時間節約を助ける——そして医師の時間は貴重だ。救急患者に聞いてみるといい。
ヘルスケアが技術的進歩の恩恵を受ける中、業界からさらに多くのこうした事例が出てくることだろう。
