OpenAIは最近、ChatGPT健康モードを発表した。これは個人の健康記録を分析し、食事のアドバイスを生成したり、医師への質問を準備したり、保険プランを説明・推奨したりできる。同社による医療技術スタートアップTorch Healthの買収も、ヘルスケアへのAI統合を推進するためのさらなる投資を示している。OpenAIの競合であるAnthropicも、Claudeをヘルスケア向けに構成し、業界の基幹システムへのコネクターを装備した。Claudeは現在、米国メディケア・メディケイドサービスセンター（CMS）のカバレッジデータベース、国際疾病分類第10版、全米医療提供者識別子登録から直接データを取得できる。
汎用言語モデルやコーディングエージェントから、ヘルスケアにおける権威あるデータベースや個人医療記録と統合されたシステムへのこの移行は、AIが日常生活に組み込まれることを意味する。その目標は、AIの出力を現実世界の意思決定プロセスに定着させることだ。AIのヘルスケアモードは、管理業務を処理する臨床医や複雑なシステムを利用する患者にとっての有用性を高めることを目指している。
AIのパーソナル化は必然
AIの展開は、市場経済における技術採用の認識可能なパターンに従っている。例えば、パーソナルコンピューターは研究室からすべての机へと移行した。インターネットは学術利用からグローバルなユーティリティへと拡大した。スマートフォンは通信、写真撮影、コンピューティングを単一の不可欠な個人用デバイスに統合した。各移行には、技術が専門化され、遍在化され、人々の仕事と生活に具現化されることが含まれていた。
AIは現在、この段階に入っている。オープンエンドなチャットボットの初期時代は、コーディングやコマースなどの特定セクター向けに構築された専門エージェントに取って代わられつつある。高いリスクと機密データを伴うヘルスケアは、最初の主要な実証の場となっている。その価値提案は明確だ。これらのツールは、臨床医の時間を消費する管理業務の負担を軽減し、不安を抱える患者に広範な専門的アドバイスを提供することを約束している。
安全性確保のための積極的措置が必要
しかし、この組み込みは、その利点とともに具体的なリスクをもたらす。AIのハルシネーション（自信に満ちているが誤った情報の生成）という持続的な問題は、医療の文脈において重大な危険性を伴う。請求データベースに接続されたシステムでも、コードを誤解したり、カバレッジルールを捏造したりする可能性がある。これらのツールを健康「アシスタント」や「コンサルタント」として販売することは、信頼性に対する過大な認識を生み出し、ユーザーが人間の専門家による必要な検証を省略する可能性がある。
必要な対応は、統合の規模に見合ったものでなければならない。病院がかつてデジタル化の際にIT部門全体を設立し、電子記録のためにサイバーセキュリティチームを設置したように、現在は正式なAI監視プロトコルが必要だ。これは、AI生成アドバイスを評価する内部監査チームの設置、患者向けの明確な免責事項の確立、AI提案が一次情報源に対して体系的に検証されるワークフローの開発を意味する。規制当局は、これらの適応型ツールの承認と継続的監視のための新しいカテゴリーを定義する必要がある。
AIヘルスケアの次は何か
より広範な意味合いは、病院をはるかに超えて広がる。ヘルスケアで先駆的に開発されている専門AIモデルは、法律、教育、金融、人事管理の青写真となる可能性がある。労働力のスキルアップは不可欠だ。その能力とエラーの傾向を理解することを含む基本的なAIリテラシーは、中核的能力となりつつある。AIを効果的に使用するということは、プロンプトの方法、出力の評価方法、人間の専門知識を求めるタイミングを知ることを意味する。
AIのヘルスケアへの進出は、この技術が深く個人的なものになる始まりである。過去の技術的変化から得られる教訓は、採用は避けられないが、安全な統合は自動的には実現しないということだ。それには、意図的な設計、更新された専門基準、そしてこの新しく組み込まれたツールの力と限界の両方を理解するヘルスケア政策が必要である。
スマートフォンが個人のIQを向上させるとは期待しないのと同様に、AIヘルスケアが人々をより健康にすると期待すべきではない。
