人工知能（AI）があらゆる場所に存在していることは、もはや説明するまでもない。

そして、AIが病院でもますます活用されていることも周知の事実である。医師はノート作成の補助としてAIを使用している。AIベースのツールは患者記録を精査し、特定の支援や治療が必要となる可能性のある患者にフラグを立てる。また、医療検査結果やX線画像の解釈にも利用されている。

増加する研究は、こうしたツールの多くが高い精度の結果を提供できることを示している。しかし、より大きな問いがある。それらを使用することが、実際に患者の健康状態（アウトカム）の改善につながるのか、という点である。

その問いに対する明確な答えは、まだ得られていない。

これは、ミシガン大学のコンピューター科学者であるジェナ・ウィーンスと、トロント大学のアンナ・ゴールデンバーグが、学術誌『ネイチャー・メディシン』に発表した論文で主張している点である。

ウィーンスは、AIがヘルスケアにもたらし得る恩恵を長年研究してきたと語る。キャリアの最初の10年間は、この技術を臨床医に売り込むことに注力していた。しかしここ数年で、「スイッチが切り替わったかのようです」と彼女は言う。ヘルスケア提供者はこれらの技術の可能性にこれまで以上に強い関心を示すようになり、急速に導入を進めている。

問題は、多くの医療提供者がそれらの実際の効果を厳密に評価していないことだ。

例えば、「アンビエントAI」ツールがある。AIスクライブとも呼ばれ、医師と患者の会話を「聴き取り」、文字起こしして要約する。複数のツールが存在し、すでに広く導入されている。

数カ月前、ニューヨークの大規模医療センターで医師向けAIツールを開発するスタッフは、医療従事者がこの技術に「大喜び」していると語った。診察中に患者へ集中でき、煩雑な書類作業から解放されるためだ。初期研究もこうした逸話を支持しており、臨床医のバーンアウト軽減に寄与する可能性を示唆している。

それ自体は望ましい。しかし、患者の健康状態はどうだろうか。「研究者たちは医療提供者や臨床医、患者の満足度は評価してきましたが、これらのツールが臨床的意思決定にどのような影響を与えているかは、ほとんど評価されていません」とウィーンスは言う。「私たちはまだ分かっていないのです。」

同じことは、ヘルスケアの現場で使われる他のAI技術にも当てはまる。患者の健康経過を予測するものや、治療法を推奨するものなどがあり、いずれも医療の有効性と効率性の向上を目的としている。

しかし、「正確」なツールであっても、必ずしも健康状態を改善するわけではない。例えば、AIは胸部X線の解釈を迅速化できるかもしれないが、医師はその分析にどれほど依存するのか。そのツールは、医師が患者と関わる方法や治療を勧める方法にどう影響するのか。そして最終的に、それは患者にとって何を意味するのか。

これらの問いへの答えは、病院や診療科、さらには臨床ワークフローによって異なる可能性があるとウィーンスは指摘する。また、医師のキャリア段階によっても差が生じる可能性がある。

AIスクライブを別の例として考えてみよう。教育分野におけるAI活用に関する研究の一部は、こうしたツールが人々の情報の認知処理の仕方に影響を与える可能性が示されている。これらのツールは、医師が患者の情報を処理する方法に影響を与えるだろうか。また、医学生が患者データについて考える方法に影響を与え、それがケアに影響を及ぼすことはないだろうか。こうした問いを探求する必要があるとウィーンスは言う。「私たちは時間を節約してくれるものを好みますが、その意図せぬ結果についても考えなければなりません」と彼女は言う。

2025年1月に発表された研究において、ミネソタ大学のペイジ・ノンとその同僚たちは、米国の病院の約65%がAI支援予測ツールを使用していることを明らかにした。それらの病院のうち、正確性を評価していたのは3分の2にとどまった。バイアスを評価していた病院はさらに少なかった。

これらのツールを使用する病院の数は、それ以降おそらく増加しているとウィーンスは言う。病院自身や、ツール開発企業以外の第三者が、特定の環境における有効性を評価する必要がある。患者に不利益をもたらす可能性もあるが、むしろ医療提供者が想定するほど有益ではないケースの方が多いだろうと彼女は指摘する。

「AIが臨床ケアを真に改善する可能性があることは信じています」。ウィーンスは言い、ヘルスケアにおけるAIツールの導入を止めたいわけではないとも強調する。求めているのは、それが人々にどのような影響を与えているのかという情報だ。「将来は、AIか非AIかという二択にはならないはずです。その中間に最適解があると考えています」。

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