デジタルヘルスドクターがボードの再認定で学んだこと – ヘルスケアブログ

ジャン・リュック・ネプチューン著

最近、American Board of Internal Medicine (ABIM) の再認定試験に合格したという朗報が届きました。ちょっとした背景として、ABIM は、内科とその下位専門分野を実践する医師を認定する全国的な医師評価機関です (他のすべての専門分野には、産婦人科の ABOG や外科医の ABS など、独自の認定機関があります)。ほとんどの臨床環境で勤務する医師は、資格を取得して勤務する資格を得るために委員会の認定を受ける必要があります。理事会の認定は、10 年ごとにテストを受けるか、LKA (Longitudinal Knowledge Assessment) として知られる継続教育プロセスに参加することで達成できます。私は、LKA アプローチを追求するのではなく、10 年に及ぶ大きなテストを受けることにしました。なぜ私が 10 年間と LKA を比較したのか疑問に思っている ABIM 認定ドキュメント仲間のために、余談をさせていただきますが、それは主にキャリアのタイミングの問題でした。

注目すべき点として、医師の認定は USMLE (米国医師免許試験) とは異なります。USMLE は、医師が医学部や研修医で直面する一連の免許取得のハードルの最初のものであり、3 つの個別の試験 (USMLE ステップ 1、2、および 3) が含まれます。 USMLEの手順を完了した後の医師免許の取得は、州が仲介する別のプロセスであり（私はニューヨークで活動しており、ペンシルバニア州では活動していません）、いずれかの州で開業するために満たす必要のある独自の要件があります。規制薬物 (オピオイド、ベンゾ、覚醒剤など) を処方できるようにしたい場合は、DEA (連邦機関である麻薬取締局) からのライセンスが別途必要になります。簡単に言うと、米国で医療を実践するには、多くのトレーニングを完了し、多くの標準化されたテストで高得点を獲得し、大量の認定資格を取得する必要があります（ところで、これには多額の費用がかかります）。

ABIM 再認定試験の準備で学んだこと:

1.) 医師になるには知っておくべきことがたくさんあります!

試験の準備のために、私は New England Journal of Medicine (NEJM) の復習コースを利用しました。このコースには、内科のすべてのサブスペシャリティ領域をカバーする約 2,000 件の詳細な症例研究が含まれていました。各症例に数十の医学知識の習得が含まれると考えると、試験では医師は 1 つの専門分野だけで何万もの異なる情報を記憶する必要があります (医学用語だけでも数万の単語で構成されていることを思い出してください)。さらに、生物学、生化学、人体解剖学、生理学、病態生理学、公衆衛生などの基本的な基礎概念、モデル、枠組みを熟知していなければ、個々の事実は何の意味も持ちません。さらに、自分の特定の専門分野について知っておくべきことはすべてあります。薬剤、診断枠組み、治療ガイドラインなど、それはたくさんあります。医師としての能力を身につけるのに 10 年の大部分を要するのには理由があります。だから、医者ではない人が「XYZのことをよく読んでいて、私は医者と同じくらい知識があると思います！」と言っているのを聞くたびに、私の答えはいつも「いいえ、そんなことはありません。まったく。少しでもありません。やめてください。」です。

2.) 私たち医師には知らないことがたくさんあります。

レビューを行っているときに特に印象に残ったのは、次のようなケースやプレゼンテーションに頻繁に遭遇したことです。

• 病気の原因は不明ですが、
• この病気の自然経過は不明ですが、
• 私たちはこの病気の治療法を知りませんが、
• 私たちは病気の治療法を知っていますが、その治療法がどのように機能するかは知りません。
• どのような治療法が最も効果的かはわかりません。
• どの診断検査が最適かはわかりません。
• そして、ずっと、そして、そして…

生物医学科学の分野には、50,000 以上 (!!) のアクティブなジャーナルがあると推定されています。 年間 300 万 (!!!!) 以上の記事を公開。これほど多くの知識が生み出されてきたにもかかわらず、人体とその仕組みについてはまだわかっていないことがたくさんあります。医師を傲慢だと感じる人もいると思いますが、医師と医師文化を本当に知っている人なら、医師には自分が実際にはほとんど何も知らないということから生まれる深い謙虚さがあると言えるでしょう。

3.) いつか近い将来、コンピューターの医師は人間の医師よりも確実に賢くなるでしょう。

テストの準備をしている間ずっと、私は、十分に高度なコンピューターで達成できないことは何もないと自分に言い聞かせていました。

ほとんどの医師が行っていること (病気を診断し、治療法を処方すること) を抽象化すると、人工知能の開発の歴史の現時点で、医師が行っていることのほとんどをコンピューターが間もなく実行できるようになるのは明らかです。

診断を下すことは概念的には非常に簡単です。患者の症状に関する情報を収集し、患者の病歴、徴候、症状、およびさまざまな検査を含む複雑なパターンを評価します。人間の医師は何百、何千ものパターンを認識できますが、有限な記憶、過去の経験、情報へのアクセスによって左右される人間の能力には限界があります。しかし、既存の AI システムは事実上無制限の情報とより強力なパターン認識アルゴリズムにアクセスでき、すぐに最高の医師よりもうまく病気のパターンを特定できるようになるでしょう。

治療の処方も非常に簡単です。この患者の特徴、病気、病気の性質/段階、患者の好みなどに基づいて、文献（臨床ガイドライン、査読済み雑誌研究など）が示す、害が最小限で最も効果的な治療法を推奨します。人間として読める雑誌記事や脳に保存できる情報は限られています。 AI システムは全人類の蓄積された知識にアクセスでき、間もなくすべての文献を瞬時にレビューして治療の決定を導くことができるようになるでしょう。

最近発表された研究では、すでに次のことが示されています。 AI システムは人間の医師のパフォーマンスと同等、またはそれを超えることができます。多くの人は、機械は実際には推論するわけではない、と屁理屈を言うでしょうが、それは現時点では真実ですが、推論する技術が実現するのは、そう遠くないでしょう。これらのテクノロジーが指数関数的な速度で進歩していることを考えると、明らかに優れた機械が非常に短期間、長くても 10 年以内に人間の医師の認知能力に影を落とすことは明らかです。私は、患者が医師に「AI システムは何を勧めていますか?」と尋ねる日が近いと確信しています。

4.) コンピュータがまだできないことは、人間になることです (少なくともまだ)。

コンピューターが医師と同等のパフォーマンスを示しているという研究で見落とされがちなのが、コンピューターがすべての関連データを含む、うまくまとめられた症例プレゼンテーション (私が理事会で研究するために使用したものなど) に基づいて機能しているということです。これらの研究で見落とされているのは、医師の最も重要な役割の 1 つが、診断を下し、治療法を推奨するために必要な情報にアクセスするために他の人間と対話することであるということです。医師として、すべての関連情報が含まれた優れた要約を渡されることはめったにありません。多くの場合、相手は感情的に取り乱していたり、物質の影響下にあったり、嘘をついていたり、意識を失っていたりします。人間の医師として私たちができることの多くは、人間の感覚（視覚、嗅覚、触覚、聴覚 – ありがたいことに味覚ではありません）を使ってストーリーをまとめ、判断を伝えることです。医療訓練の大部分は、人間の心理、人間の文化、人類の歴史について学び、それを私たちが習得した科学に情報を与えるために使用します。

人間の医師であることのもう 1 つの重要な側面は、個々の患者およびより広範な患者集団に対するカウンセラー、擁護者、ケアの管理者としての役割です。結局のところ、患者は深刻な診断を理解するのを手伝ってくれたり、治療の選択肢について難しい選択をする際にサポートしてくれる人を必要としています。現代の医療システムは、よりトランザクション モデルへと進化しており、医師と患者は人間同士のより深い交流を奪われがちですが、新しいテクノロジーにより、おそらく医師と患者の管理上の負担が軽減され、より多くの時間を治療上の個人対人の交流に費やすことができるチャンスがもたらされています。

いつか、人間を完全にエミュレートできるほど技術的に進歩した機械が登場するでしょう (オリジナルのブレードランナー、タイレル社の Nexus-6 の「レプリカント」が架空の 2019 年に存在していることに注目するのは興味深いことです。) ですが、今のところ、人間より優れた働きをするものはありません。

5.) テクノロジーは今、私たちをより優れた医師にするのに役立ちます。

多くの人が気づいていないのは、医師という日々の仕事はちょっと退屈だということです。提供される直接的な臨床ケアの時間ごとに 平均的な医師は管理業務の処理にさらに 2 時間を費やします。ほとんどの医師は、ひどい設計のEMRにデータを入力したり、保険の事前承認を待ったり、患者に同じ情報を何度も尋ねたりすることに勤務キャリアを費やすために登録したわけではない。 Commure での役割により、医師と患者の生活をより良くするテクノロジーに貢献する機会が得られることに興奮しています。

アンビエント スクライビングは、医師が治療を文書化する管理上の負担を 80% も軽減するのに役立つ革新的なテクノロジーです。これにより、医師の燃え尽き症候群が軽減され、医師が診療の喜びを取り戻すことができます。 Co-Pilot テクノロジーにより、これまでに発表されたすべての医学研究が医師の指先で利用できるようになり、インターネット (および UpToDate などの情報源) へのアクセスが 25 年前の医療提供方法をどのように変えたかを思い出させます。最後に、Agentic AI は、人間の注意に値しない反復的なタスクを自動化およびルーチン化することで、医師の「単純な」仕事を削減するのに役立ちます。

新しいテクノロジーの導入により、多くの人が雇用の将来について不安を感じていることは承知していますが、この不確実な時代においては当然の懸念です。そうは言っても、リソースがないために私たちが提供できていないケアはたくさんあります。今後数年間の物語は、テクノロジーを使用して、そもそも私たちが行うべきだったものを取り戻すことになると思います。私は医師の兄弟姉妹たちに、テクノロジーとの戦いに抵抗し、代わりにテクノロジーを私たちのニーズに適合させるよう努力するよう勧めています。最新の EMR の開発は、ベッドサイド以外の関係者の生活をより良くするために、医師の犠牲の上で行われました。今回はそんなことは許されない。

(AI による証明: このエッセイは人工知能の支援を一切使用せずに書かれたものですが、非常に人間である私の妻による編集が加えられたことを証明します。)

JL Neptune は、ニューヨーク市を拠点とする内科医であり、Commure のエグゼクティブ メディカル ディレクターです。