Kerman H, Siden R, Cool JA, Hom J, Goh E, Ahuja N, Shieh L, Heidenreich P, Yang D, Rodman A, Chen JH, Holdsworth LM. "I Double Checked It with My Own Knowledge:" Physician Perspectives on the Use of AI Chatbots for Clinical Decision-Making. J Gen Intern Med. 2026 May;41(6):1489-1497. https://link.springer.com/article/10.1007/s11606-025-10145-0
背景
AIチャットボットは医療システムにおいて急速に普及している。医師がこれらのツールをどのように活用しているかを調査することは、臨床ケアと治療結果への影響を理解する上で不可欠である。本研究の目的は、医師がAIをどのように捉え、臨床意思決定にどのように取り入れているかを明らかにすることであった。
方法
私たちは、米国の入院および外来診療施設に勤務する一般医を対象に、半構造化面接を実施した。面接に先立ち、参加者にはAIチャットボットChatGPT-4を使用して3つの模擬臨床症例を完了するよう依頼した。医師には、AIチャットボットに関する見解についてインタビューを行った。インタビューは、ビデオ会議形式で実施され、録画・文字起こしされた上で、内省的テーマ分析を用いて分析された。
結果
経験年数2～32年の医師22名（中央値＝3年）にインタビューを実施した。医師がAIチャットボットをどのように使用しているかを定義する中心的な概念として「フィルターとしての医師」を特定した。この概念は4つのテーマで構成されている。テーマ1：医師は、臨床意思決定を、外部から収集した情報に内部で保持している知識を適用する問題解決活動として捉えている。テーマ2：AIチャットボットシステムは、情報リソースの連続体の一部である。テーマ3：AIチャットボットの出力に対する信頼は、ユーザー自身の臨床知識に依存する。テーマ4：臨床意思決定は、臨床知識とコンテキストのパーソナライズとして理解されている。
結論
AIチャットボットは、考えられる症例のレパートリーを広げることで、医師が臨床上の問題を定式化し、仮説を立てるのに役立つ可能性がある。AIチャットボットが提供する「豊富な情報」にもかかわらず、特に参考文献が提供されない場合、医師の出力に対する信頼は限られている。医師ユーザーは、自身の臨床知識と経験を用いてチャットボットの出力をフィルタリングし、どの情報が関連性があるかを判断していると述べている。医療従事者がAIチャットボットをどのように認識しているかを明らかにすることで、医師のAIとのインタラクションや、臨床推論の向上を促進するチャットボット開発に関するさらなる研究の指針となることを期待する。
感想
AIが発展しても、結局医師自身が生涯学習して知識を深めないといけない、ということなのでしょうか。
