医学誌データベース PubMed に掲載された最新の研究から、生成AIが医療情報の入手方法を大きく変えている中で、ユーザーがAIの助言を鵜呑みにせず、適切に検証するために何が必要かを明らかにした研究を紹介します。
AIが生むリスク、どう向き合う？
ChatGPT などの生成AIは医療情報へのアクセスを大幅に改善しており、多くの人が健康に関する質問をAIに投げかけるようになりました。しかし同時に、AIの誤った情報生成（ハルシネーション）や、自動化による過度な信頼といった新たなリスクも生まれています。
eHealth リテラシーと自己効力感がカギ
Anas Ali Alhur氏らの研究チームが行った調査では、サウジアラビアの成人487名に対し、eHealth リテラシー（デジタル医療情報を適切に評価・活用する能力）、認知負荷（情報処理に要する精神的努力）、技術自己効力感（技術活用への自信）の3つの要因がAI医療助言の扱い方にどう影響するかを構造方程式モデリングという統計手法で解析しました。結果として、eHealth リテラシーと技術自己効力感が高いほどAI情報を検証しようとする意識が強まり、認知負荷が高まるほど検証を怠りやすくなることが判明しました。
日本の医療現場への示唆
この研究は、単なるAIリテラシー教育だけではなく、AIサービス側のUI/UX 改善（出力の簡潔化や検証機能の組み込み）が同等に重要であることを示唆しています。日本の医療現場でもAI導入が急速に進む中、患者や医療従事者向けの包括的な支援体制構築が急務といえるでしょう。
出典: PubMed
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