誤診の撲滅に向けて －その原因とAI導入の影響－

Science誌に標題のタイトルで，スクリップス研究所のEric Topol教授が寄稿しており興味深く読みました．以下，要約です．
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◆毎年80万人近くの米国人が誤診によって死亡または後遺症を負っている（図）．これは年間で成人の5%が診断ミスをされ，ほとんどの人が生涯で少なくとも１度は誤診を経験する計算になる．



◆誤診の一番の原因は，その診断を考慮しなかったことである．診療時間が短く，思考する時間があまりない．そのため医師の直感に依存した診断プロセスが取られるが，そこに問題がある．

◆心理学で，思考には「早い思考（システム1思考）」と「遅い思考（システム2思考）」の2つのモードがあるという理論がある．誤診は反射的で，直感的なシステム1思考に伴って生じる．もし医師が考える時間をもっと持ち，文献検索や検討をして，患者データをすべて分析するシステム2思考をすれば，誤診は減らせる．

◆このシステム2思考に，AI技術の発展が大きく寄与する可能性がある．とくに医療画像（放射線画像，内視鏡画像など）の解釈においてAIは誤診を減少させることが示されている．

◆さらに，ChatGPTのような言語モデルは，診断がつかない症例において正確な診断を提供することで，医療診断の精度を改善する新たな可能性を示している．ネット上には複数の医師が診断できなかった疾患をGPT-4に入力したところ診断にたどり着いた例が複数紹介されている（例：Caspr2抗体陽性辺縁系脳炎など），

◆AIが診断精度を向上させる可能性は非常に高いが，AIを盲目的に信頼してしまう自動化バイアスや，逆に自分自身の診断能力に強い自信を持ち，AIの解釈を信用しないバイアスが生じうる．

◆あと数年で，より有能で医療に特化したAIモデルを構築されれば，AIがシステム2の機械的思考でセカンドオピニオンを提供するという貴重な役割を果たし，誤診の根絶という価値ある目標に向かって前進する一助となる可能性が高まる．
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おそらくこの数年で医療は激変すると思いました．誤診を減らせることは，医療者にとっても患者さんにとっても非常に良いことです．ただ領域によっては医師の仕事が激減したり，AIの出した結論をただ承認してAIのできない診療を行うというやりがい乏しい仕事を行う事態になるように思いました．若い医学生や研修医は，人口のさらなる高齢化やAIの医療への影響を真剣に考えて，自分の進むべき領域を考える必要があるように思いました．
Topol EJ. Toward the eradication of medical diagnostic errors. Science. 2024 Jan 26;383(6681):eadn9602. （doi.org/10.1126/science.adn9602）