エモリー大学のオンコロジスト、ラビ・パリク博士は、人工知能（AI）を用いて患者の医療履歴の要約を瞬時に得ることができます。しかし、AIが完璧ではなく、時に誤解釈を引き起こすことに博士は気づきました。例えば、前立腺がんの患者で、AIは正常な変動であるわずかに上昇した血液検査の数値を病気の進行と誤認してしまいます。
エラーは「幻覚」として知られており、その発生率は医療において安全であるとは言えないほど頻繁です。AIの誤りを修正するためには、より多くの医師の労力が必要になり、本来の目的である医師の負担軽減とは反対の結果を招いています。
業界の専門家は、医療専用のAIツールをゼロから構築すること、そして、これらのアルゴリズムをより厳密に評価する方法の必要性に同意しています。現在のところ、AIを医療にうまく組み込む方法とは何か、その答えはまだ明らかにされていません。
出典 : Are Large Language Models Ready for the Exam Room? https://www.medscape.com/viewarticle/ai-medicine-are-large-language-models-ready-exam-room-2024a1000j9c
