人工知能プログラムは、実験室の結果を解釈するのに役立ちます

Judith Millerが7月に日常的な血液分析を行ったとき、彼はその日に彼の結果がすでにオンラインで利用可能であることを示すために彼の電話で警告を受けました。

それで、彼の医師が翌日彼に手紙を書いて、一般的にすべてがうまくいっていると彼に伝えると、ミラーは高レベルの二酸化炭素と報告書に登場した低アニオンギャップについて尋ねました。

この76歳のミルウォーキー在住の居住者でしたが、彼は答えを期待していましたが、彼は医師とのコミュニケーションに失敗したときにますます多くの患者をしました。

「クロードは、私が異常をはっきりと理解するのを助けてくれました」とミラーは言いました。 AIモデルは驚くべきことを報告しなかったので、彼は医者を待っている間に不安を感じなかった、と彼は言った。

今日、患者は、通常、Mychartなどのポータルを通じて医療記録に前例のないアクセスを持っています。これは、連邦法では、医療機関が医療訪問やテスト結果などの電子医療情報をすぐにリリースすることを要求するためです。

研究 2023年に公開された調査対象の患者の96％が、サプライヤーがまだレビューしていないが、結果への即時アクセスを望んでいることがわかった。

また、多くの患者は、GoogleのOpenai ChatGpt、Claude de Anthropic、Geminiなどの大規模な言語モデル（LLM、英語）を使用して、医療データを解釈しています。ただし、これは特定のリスクを伴います。

患者の医師と擁護者は、AIのチャットボットが間違った答えを出すことができ、医療情報のプライバシーが尊重されない可能性があると警告しています。

しかし、ほとんどの成人は、健康問題におけるAIの使用に注意を示しています。このテクノロジーを使用またはやり取りする人の56％は、AIチャットボットが提供する情報が正確であることを信頼していません。 KFFが2024年に実施した調査。

「LLMは理論的には非常に強力であり、優れたアドバイスを与えることができますが、質問の尋ね方に応じてひどい推奨事項を与えることもできます」と、マサチューセッツ州のベスイスラエルディーコネスメディカルセンターの内科医であり、ハーバード医学の生成人工知能について分析および決定を下すグループの社長であるアダムロッドマンは述べました。

コロラド州のUchealth神経科医であるJustin Honceは、医療訓練のない患者については、AIチャットボットが間違いを犯しているかどうかを知ることは非常に困難であると述べました。

「LLMを使用するときに注意することです。最新のモデルでは、これらのリスクは減少していますが、まだ完全には解決されていません」とHonce氏は述べています。

ロッドマンは、過去6か月間に患者のAIの使用が増加していることに気付きました。あるケースでは、患者はMyChartで検査結果のスクリーンショットを撮影し、任命前に質問を準備するためにChatGptにアップロードしました。ロッドマンは、患者がAIをどのように使用するかを彼に示すことは肯定的であると述べた。それは対話の機会を開く。

50歳以上の成人7人に約1人がAIを使用して健康情報を取得します。 最近のミシガン大学調査。 KFFの調査によると、30歳未満の成人のうち、4人に1人がそれを行います。

インターネットを使用して医療を改善する権利を擁護することは、新しいものではありません。

従来、患者はWebMD、PubMed、GoogleなどのWebサイトを使用して最近の研究を検索しており、FacebookやRedditなどのソーシャルネットワークで他の人に頼りました。しかし、AIチャットボットがパーソナライズされた推奨事項を生成し、瞬時にセカンドオピニオンを提供する能力は斬新です。

リズ・サルミ、オープンノートの患者のコミュニケーションとイニシアチブのディレクター – ヘルスケアの透明性を促進するベスイスラエル執事の学術研究所 – は、特に患者の視点から情報をどのように解釈するのが良いか疑問に思いました。

の研究で コンセプトテスト 今年公開されたサルミと彼の同僚は、臨床要約に関する患者の質問に対するChatGpt、Claude、およびGeminiの回答の精度を分析しました。 3つのAIモデルには優れたパフォーマンスがありましたが、患者が質問に影響を与える方法は影響を受けました、とサルミは説明しました。

たとえば、チャットボットに医師として行動し、同時に1つの質問をするように指示すると、回答の精度が向上しました。

Salmi氏によると、プライバシーは別の懸念事項であるため、これらのツールを使用する前に、名前や社会保障番号などの個人データを削除することが不可欠です。この情報は、AIモデルを開発した技術企業に直接送信されます、とロッドマンは言いました。

OpenaiのCEOであるSam Altmanは、Aで警告しました ポッドキャスト 8月、ChatGptに個人情報を入力するリスクについて。

「これらのモデルを使用し始めたばかりの多くの人々は、幻覚が何であるかを知りません」とサルミは説明し、論理的に見えるが実際には間違っている答えに言及しました。たとえば、Whisper- Openaiによって開発され、病院で使用された転写ツール – は、転写に架空の治療を含めるようになりました。 AP通信機関が報告した。

Generativeを使用するには、新しいタイプのデジタルヘルスリテラシーが必要です。これは、特定の方法で質問をすること、他のAIモデルとの回答を検証し、医師に相談し、オンラインプライバシーを保護することを意味します、とSalmiとDave Debronkartは、がんサバイバーと患者のディフェンダーであり、 ブログを書いてください 患者によるAIの使用について。

また、AIを使用してテスト結果を説明するのは患者だけではありません。 スタンフォードヘルスケア 彼は、医師が臨床検査と実験結果の解釈を書いて患者に送るのを支援するIAアシスタントを立ち上げました。コロラド州の研究者は、30の放射線レポートからChatGPTによって生成された要約の正確性を評価し、これらの要約で4人の患者の満足度も分析しました。 118の有効な回答のうち、108は要約が元のレポートの詳細を明確にするのに役立つことを示しました。

しかし、ChatGptは、特定の調査結果を誇張したり最小化したりすることがあります。そして、少数であるがかなりの数の反応は、要約を読んだ後に患者がより混乱していることを示した、とホンは言った。 予備研究。

一方、4週間とMychartでのいくつかのフォローアップメッセージの後、ミラーの医師は血液検査を繰り返すよう命じ、彼女が提案した追加の証拠を要求しました。結果は正常になりました。ミラーは安心し、AIとの協議のおかげでよりよく知らされたと言いました。

「その意味で、それは非常に重要なツールです」と彼は言いました。 「それは私の質問を整理し、物事をもう少し調査し、バランスをとるのに役立ちます。」

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