医師がなぜほとんどの時間を画面を見て過ごし、あなたの目を見ていないのか、不思議に思ったことはありませんか？ それは、医師が高給取りの秘書と化しているからです。しかし、マイクロソフトとグーグルが、その状況を変える、あるいは医師を失業保険申請センター送りにするツールを携えて、医療現場に参入してきました。これは医療の解決策となるのでしょうか、それとも白衣の終焉の始まりなのでしょうか？一般開業医という職業は消滅したのでしょうか？
次の世界的な現象を想像してみてください。 2018年の雑誌に囲まれ、オペラ歌手のような熱狂的な咳払いをする人々に囲まれた、殺風景な待合室に座る。ようやく順番が来ると、医師は穏やかに「こんにちは」と挨拶し、その後、 キーボードとの情熱的な関係に10分を捧げるあなたは胸の痛みについて話しているのに、彼はまるで次の大ヒット作を書いているかのようにタイプしている。 これが世界中の現代医学の現実です。 診断が行政の二次的な業務と化してしまった官僚主義の地獄。しかし、読者の皆様、覚悟してください。それはもうすぐやって来ます。 人工知能 コーヒーブレイクも必要なく、ストライキもせず、過去20年間にあなたが挙げた症状をすべて覚えている（AI）。一般開業医という職業はもう終わったのでしょうか？
マイクロソフトが手術室に入るとき
まず一つはっきりさせておきたいのは、この革命について話すとき、私たちはマイクロソフトの 官僚主義という実際の大量破壊兵器 – ニュアンス DAXコパイロット （Dragon Ambient eXperience）。マイクロソフトはNuanceを197億ドル（約185億ユーロ）という巨額で買収しました。なぜでしょうか？医療業界が破壊的な革命の火種となりつつあること、そして今日の医師が直面する最大の問題はウイルスではなく紙であることをマイクロソフトが理解していたからです。
DAXコパイロット 90年代の埃っぽい弁護士事務所で見かけるような単なるディクタフォンではありません。これは、環境知能とGPT-4モデルの力を活用して、医師と患者の会話を「聞く」システムです。指示は必要ありません。ただそこに存在するだけです。医師がバイタルサインをチェックし、生活習慣について質問している間、DAXがバックグラウンドで、最高水準の医療基準に沿って構造化された完全な臨床記録を数秒で作成します。
結果はどうだったでしょうか？数字は非常に優れており、どのエンジニアもスーパーカーの側面に貼り付けたいと思うほどです。
- 患者診察ごとに 7 分を節約できます。
- 70 % 医師の燃え尽き症候群を軽減します。
- ドキュメント作成に要する時間を 50% 削減します。
- そして最も重要なのは、% の患者 93 人が、このシステムを使用することで医師がより「人間的」になったと言っていることです。
皮肉ですよね？医師に温かさを取り戻すには、世界で最も冷たい技術が必要でした。このシステムは記録するだけでなく、文脈を理解し、天気に関する無関係な会話を遮断し、臨床的な事実に焦点を当てます。医師は最終的に記録をスキャンし、EHR（電子健康記録）システムで確認するだけで、治療は完了します。
Google Med-PaLM 2: 箱の中の天才
もしも マイクロソフト 書類を整理し、トップの事務アシスタントとして働くのはGoogleであり、診断したいのはGoogleだ。彼らのモデルは メドパルム2 ステロイドを注入したような医学百科事典です。これは、軽い頭痛に緊急手術を処方するような、ありきたりなチャットボットではありません。Med-PaLM 2は、米国の医師免許試験に初めて合格したAIモデルです。 (USMLE) %で85点以上を獲得。 これは「エキスパートレベル」です。
この機械はX線画像を読み取り、ゲノム解析を行い、一般的な一般開業医が車をどこに駐車したかばかり気にして見逃してしまうような症状を関連付けることができます。マルチモーダル対応で、テキスト、画像、センサーデータをすべて同時に理解します。もしあなたの自動車整備士が、これまでに作られたすべてのボルトについてすべて知っていたら…想像してみてください。 メドパルム2 人体のために。
数字の冷戦：シリコンvs.肉
「医師の本能」というロマン主義を取り除いて生のデータを見ると、人間のエゴにとっては非常に苦痛な状況が浮かび上がってきます。
1. 診断精度（一般知識）
これがベンチマークです USMLE（米国医師免許試験） – 医療試験の「聖杯」。
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男性（医師）： 約 60 %平均的な医師は確実な結果を達成しますが、記憶によって制限されます。
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AI（Google Med-PaLM 2）： このモデルは同じ試験で得点した 86,5 %.
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結果： AIは、過去100年間に書かれたあらゆる医学書、研究論文、メモを読み、記憶している「オタク」です。人間の頭の中には、そのデータベースに匹敵するほどの「RAM」が備わっていません。
2. 放射線科：疲れない目
放射線学は人類が敗北し始めた最初の戦場です。
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研究（Google Health、乳がん）： マンモグラム（乳がん）を分析する際に、AIシステムは 偽陽性の結果 （医者が癌だと言ったが、実際には癌ではない） 5,7 % と 偽陰性 （医師が癌を見逃した場合） 9,4 %.
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人的欠陥: 知覚疲労。放射線科医は100枚のX線写真を検査した後、集中力の低下を経験します。彼の目は異常を物理的に捉えているものの、脳はそれを認識しません。AIは1万枚目の画像を最初の画像と同じ鮮明度で認識します。
3. 皮膚科：黒色腫
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研究（Annals of Oncology）： メラノーマの認識における 58 人の皮膚科医と畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の比較。
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男： 皮膚科医はメラノーマを正しく特定した 86,6 % ケース。
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AI: アルゴリズムは 95 % 正確さ。
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結果： AI が危険な兆候を良性のほくろと間違えることはほとんどありません。
4. 医師が最も不足しているのはどこでしょうか？（人間のアキレス腱）
AI導入の原動力となっているのは、ヒューマンエラーの統計です。人間は膨大な量のデータを処理するようには設計されていません。
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誤診率: プライマリケア（かかりつけ医）における診断ミスの割合は、 5 %と15 %米国では、毎年約 1,200 万人の成人が誤診を受けていることになります。
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認知バイアス（アンカリングバイアス）: 医師は往々にして、最初に思い浮かんだ診断に固執し、それに反するデータを無視しがちです。AIには自我も「得意な病気」もありません。AIはあらゆる情報を同等の重みで処理します。
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希少疾患： 平均的な一般開業医は、キャリアの中で稀な病気に遭遇することがある（あるいは一度も遭遇しないかもしれない）。その結果、その病気を見落とし、症状をよくある原因（「ただのストレスだろう」など）と決めつけてしまうことが多い。AIはデータベースに 7,000以上の既知の希少疾患すべて そして、人が見逃していた症状をすぐに結び付けます。
それでその医者は死んだのですか？
ここからが面白くなってくる。診断に優れたシステム（Google）とレポート作成に優れたシステム（Microsoft）があるのに、なぜその中間に、疲れて間違いを犯しやすい人間が必要なのだろうか？
私の中の皮肉屋はこう言います。 責任を果たすために。 AI 混乱することもあるでしょう。誰を訴えるつもりなのか？クラウド上のアルゴリズム？アリゾナのサーバールーム？難しい問題です。決定の道徳的・法的重みを担うには、署名を持つ人間が必要です。
しかし、私の楽観的な部分は別のものを見ています。「タイピングゾンビ」の時代は終わりを告げているのです。医療従事者自体は死んではいませんが、医療事務員という職業は死んでいます。 AI、 彼らはレーストラックの歩行者よりも速く轢かれるだろう。それを受け入れる者は「スーパードクター」となるだろう。
あなたの医師が世界中のあらゆる医学知識をリアルタイムで利用できることを想像してみてください（ Google Med-PaLM）そして、手紙を一通も書く必要がない（Microsoft DAXに感謝）と。彼に何が残されているでしょうか？彼は実際にあなたに注意を向けることができます。あなたの目を見ることができます。AIが（まだ）持っていない、そしておそらくこれからも持つことはないであろうもの、つまり共感力、直感力、そしてあなたが怖い時にあなたを落ち着かせる能力を、彼は活用できるのです。
結論: 伝統的な一般開業医という職業は消滅したのか?
私たちは転換期にあります。彼らが導入している技術は マイクロソフト と グーグルは単なる「ソフトウェアのアップデート」ではありません。馬車から内燃機関への移行に匹敵する、システムの完全な変革です。 DAXコパイロットは安くはないしかし、医療における非効率性のコストは、失われた命と数十億ドルという額に上ります。
個人的には、近い将来、医者の診察は次のようなものになると考えています。患者が病院に入ると、センサーがあなたのバイタルサイン（血圧、脈拍、飽和度）を慎重に測定し、AIが会話を聞いて診断を提案し、医師は現代の飛行機のパイロットのようにシステムを監視し、安全に着陸するのを確認します。
個人医という職業は消滅したのか？ いいえ。しかし、その年の医師が 2025年でも2本指で入力する もしもあなたの代わりに画面を見ているなら、そろそろ買い替え時かもしれません。未来は誰も待ってくれないのですから。