「賢いAI」だけでは医療は変わらない。AIエージェント診療1年の現実

これまで医療AIの研究の多くは、「特定の画像から病気を見つけ出す精度」を競うことに力が注がれてきました。眼科はその代表例で、糖尿病網膜症や緑内障を写真から高い精度で見分けるAIはすでにいくつも報告されています。

しかし実際の診療は、写真を1枚判定して終わりではありません。受付、問診、視力や眼圧の測定、必要に応じた追加検査、医師による総合判断、治療や紹介の決定という一連の流れの中で情報がやり取りされています。中国では大病院に患者が集中しやすく、「待ち時間は長いのに診察時間は短い」という構造的な問題も抱えています。どれほど精度の高いAIでも、この流れの中にうまく組み込まれなければ、医師の仕事を増やすだけの「お荷物」になりかねません。今回Nature Medicine誌に報告されたのは、この「精度から現場での価値へ」という課題に正面から取り組んだ実践報告です。