世界中の医療機関で日々発表される最新の医学知見を集めたデータベース PubMed から、医療現場での生成型 AI 活用に関する興味深い実例をご紹介します。本研究は、Microsoft Copilot といった一般的な AI ツールが、医療機関の抗菌薬使用管理プログラムの戦略立案に役立つかどうかを実際に検証した研究です。
AI が医学文献から感染症予防プロトコルを自動作成
研究チームは、生成型 AI である Microsoft Copilot に対し、PubMed に掲載された医学論文のみを参考にして、肺移植患者のサイトメガロウイルス予防プロトコルを作成するよう指示しました。次に、実際の患者データ 165 人分の統計情報から、コンピュータが仮想患者データを生成し、4 つの異なる予防プロトコルの費用対効果を比較させました。
AI 提案プロトコルは「保守的だが割高」という結果
興味深いことに、AI が作成したプロトコルは医学的証拠に基づいており、不正確な情報は含まれていませんでした。しかし、古い医学文献に依存していたため、患者 1 人あたり約 4,740 ドル（日本円で約 70 万円）の追加費用が発生すると予測されました。これは最新のガイドラインや実際の医療機関のプロトコルと比べて有意に高額でした。さらに AI は、特定の抗ウイルス薬の使用がコスト削減に大きく影響することを独立して分析し、感度分析（施策の効果にどの要因が大きく影響するかを調べる手法）も自動で実行しました。
医療現場への示唆：AI は「参考資料」として機能する
本研究が示すのは、AI が医療経済分析に完全に対応することはまだできていないということです。一方で、適切な指示を与えれば医学文献の検索や統計分析の実行に有用であり、専門の医療経済学者がいない医療機関の意思決定を支援する可能性を示唆しています。日本の医療機関でも、限られた資源の中で感染症対策を効果的に進める際に、AI を適切な監督下で活用する道が開けるかもしれません。
出典: PubMed
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