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人工知能がどのように変化するか、医師と患者の関係 – ニュース・デューチェスärzteblatt

ヴュルツブルク/ベルリン - 人工知能（AI）はますます多くの医学の分野になりつつあり、少なくとも増加している研究を予測しています。しかし、患者は新しい技術的可能性に関してはむしろ疑問を抱いていますが、今ではジャーナルにあります ジャマネットワークオープン （2025、doi： 10.1001/jamanetworkopen.2025.21643）公開された作品。 さらに：AIの使用は、人々が医師を能力が低く信頼できると評価することを意味します。この研究のために、ヴュルツブルクのジュリアス・マクシミリアン大学のモリッツ・レイスとウィルフリードの顧客は、チャリテ・ベルリンの医療科学研究所のフロリアン・レイスの顧客が1,200人以上のボランティアを募集しました。これらは医療行為のために広告を受け取り、異なる特性を見て示される医師を評価する必要があります。実験のために作成された広告は、1つのポイントでのみ異なりました。それらのいくつかは、投与、診断、または治療のために提示された医師または提示された医師AIによると、それらのいくつかに追加されました。これらの医師は、実験で著しく陰性でした。具体的には、研究の参加者は、それらを有能ではなく、信頼性が低く、共感が少ないと評価しています。架空の苦情が、KIが実際に行政目的でのみ使用されると述べたとしても。さらに、被験者は、AIを使用したと思われる医師と予約をする意思が少ない。AIに対する盲目的な信頼？著者は、医師が盲目的にAIに従うことができると人々が懸念しているという実験の結果の可能性のある理由として疑っています。「医師がAIの使用について患者に通知すれば、潜在的な懸念を解消し、考えられる利点を強調することを目指すべきです」と著者は結論付けています。 たとえば、管理目的でAIを使用すると、医師が患者の面倒を見る時間を増やすのに役立つ可能性があります。「技術の増加にもかかわらず、AIによるヘルスケアはさらに人間になる可能性があります。」「理解できない、制御可能で、信頼できる」Würzburgの研究は、医学におけるAIの実施の成長の結果に対処するいくつかの作品にすぎません。非常に異なる側面が照らされています - 信頼性の信頼性から実際の利益、受け入れまで - いくつかの矛盾した結果。患者の間で受け入れを生み出すためには、正しいコミュニケーションが重要であると、オットーフリーディリッヒ大学のバンベルクで説明可能な機械学習の椅子の所有者であるクリスチャン・レディグは言います。システムテクノロジーとしてのAIが社会に多くの課題を抱えていても、自律的でインテリジェントなシステムの恐怖によって人口が促進されている場合、それは役に立ちません。フェリックス・ネンサは、医学の人工知能研究所の研究グループリーダーであり、大学病院のエッセンの診断および介入放射線科および神経放射線科の研究所の上級医師であるフェリックス・ネンサは、「医学におけるAIの受け入れは、アプリケーションが理解可能で、制御可能かつ信頼できるかどうかに大きく依存します。」ユーザーは、決定が下された根拠をいつでも認識できる必要があり、プロセスに積極的に介入し、ネンサを強調し、さらに説明できます。ホロドックもスピーキングロボットもありませんエバーハルト・カールズ・大学のフィリップ・ベレンスにとって、AIベースの優れた医療機器は、そこにいる医師も患者も気づかなかった。 診断の疑いと、治療の有無にかかわらず、またはさまざまな治療ルートの可能性のあるコースがソフトウェア表面で利用可能になります。「スタートレックのホロドックやトーキングロボットのように想像する必要はありません」と、データサイエンスの教授であり、脳健康におけるHertie Instituteのディレクターは言いました。リンクJAMA Network Openでの調査でその他の記事人工知能： 単独で使用を考慮しないでください医学のai： 積極的に評価された医療管理が望まれました人工知能：医療原稿がないわけではありませんミュンヘン工科大学（TUM）のAIおよびコンピューター科学研究所の責任者であるダニエル・リュッケルトは、透明性を医学におけるAIの信頼と受け入れの最も重要な要因の1つとして説明しています。したがって、AIの使用にはすべての側面を含める必要があります。英国帝国カレッジロンドンの視覚情報処理の教授でもあるリュッカートは、「ドイツでの医療診断と治療の決定の責任は、医師がここでAIを使用していても、常に治療医と一緒です」と述べています。AIツールの使用に関する情報を提供する方法最初に言及されたヴュルツブルク研究のように、患者側の留保を考慮して、AIの使用を単に隠すという考えを得ることができます。倫理的には、これはほとんど正当ではありませんが、関連する患者教育の問題には差別化された答えが必要です。これは、米国スタンフォード大学の研究チームが現在の研究チームで書いているものです 視点- ジャーナルに貢献します ジャマ （2025、doi： 10.1001/jama.2025.11417）そして、このための新しいフレームワークを提案します。このグループは、「医療施設で使用されるすべてのAIツールについて患者に通知することは実用的でも望ましいことでもありません。」 AIツールの開示は、常に彼らの関心があるとは限りません。提案されたフレームワークによれば、2つの要因は、AIツールの使用について患者に通知するか、同意を求められるかどうかに依存する必要があります。健康損害のリスクと患者が情報に向けて行動する機会です。たとえば、AIが制御する外科ロボットの場合、明示的な同意は有用ですが、内部予測アルゴリズムの血液耐軸受には必要ありません。チームは、概要に米国の観点からさらに例を挙げています（最後の表を参照）。さらに、同意宣言の過度の重点は逆効果になる可能性があります。記事によると、透明性は「疑わしい」リスクを提供します。たとえば、患者が自動的に生成されたが、AI起源から学ぶとすぐに医師によって確認されない場合。個々の決定を医療スタッフに任せる代わりに、研究者は組織レベルで明確なガイドラインを要求します。一方で、診療所はどのAIツールを使用するかを開示し、患者は治療にどのような役割を果たすかを理解できる方法で説明する必要があります。一方、医療施設は、AI政府のプロセスに患者の代表者を含める機会を探す必要があります。スタンフォード大学のチームは次のように書いています。「どちらの手順も、AIツールのリスクを最小限に抑えるための対策を講じることがより重要であることを考慮に入れています。」医学における模範的なAIアプリケーションと患者情報の推奨事項 の概要の概要の概要 ジャマ （2025、doi： 10.1001/jama.2025.11417）、研究チームは、情報の決定がどのように見られ、正当化されるかを米国の観点から説明しています。*推奨事項では、同様の母集団が導入される前に、AIモデルがテストでよく切断されると想定されています。応用推薦と理由*同意が必要ですAIベースの非自律的な外科ロボット同意は、外科的介入が基本的に高いリスクを隠し、患者もロボット工学なしで手術を選択できるためです。特定の薬物に対する反応を予測し、治療計画を推奨するために、がん患者の遺伝情報の分析のためのツール不正確さが悪い結果につながり、使用する患者と矛盾する可能性があるため、同意。通知をお勧めします既存の心エコー造影データに基づいて、肥大性心筋症の可能性のある症例を認識するための予後アルゴリズム患者はツールの使用を避けることができないが、AIアルゴリズムのために心エコー検査が推奨されるという事実は、推奨事項を受け入れるかどうかについての決定に影響を与えるため、陽性の患者の通知があるからです。患者の電子メールへの回答を策定するための生成AIツール通知は、不正確さが損傷を引き起こす可能性があるため、曖昧さが発生した場合に情報を求める患者は質問する可能性が高くなります。環境摂取を備えたツールクリニック訪問中に会話の概要を作成する通知が不正確さを引き起こす可能性があるため、患者はエラーの要約を確認できます。 （一部の米国州では、同意が法的に必要です。）同意も通知も必要ありません手術のために血液を保存すべきかどうかを決定するための予測アルゴリズムどちらも、患者はそのような組織的な決定に影響を与えず、血液の提供は輸血への別々の同意の代わりではないため。AIベースのマンモグラフィ評価AIベースの通訳が人間よりも優れていると仮定した場合、他の場所で世話をするという選択の行使は、損害のリスクを高めるからです。放射線科医の口述に基づいて調査結果の発見を作成するための生成AIツールどちらも、このツールは放射線科医の声明のみを要約しているため、患者のリスクは低いためです。毎日の臨床検査を安全に設定できる入院患者を特定するための予測アルゴリズム患者もツールの使用を拒否したり、臨床検査が継続されることを要求したりしないため、どちらでもありません。この決定は医療専門家にあり、アルゴリズムは1つの推奨事項のみを提供します。保険に対するコストの仮定（事前承認）のための申請の作成をサポートするための生成AIツールどちらも、患者のリスクが低いため（拒否が争われる可能性があるため）、これらの組織プロセスに影響を与えません。全て #人工知能がどのように変化するか医師と患者の関係 #ニュースデューチェスärzteblatt