患者はAIに目を向けてラボテストを解釈し、結果が混在しています：ショット

Judith Millerが7月に日常的な血液検査を行ったとき、彼女はラボの結果がオンラインで投稿されたと同じ日に電話の警告を受けました。そのため、翌日、彼女の医師が彼女のテスト全体が問題ないと彼女にメッセージを送ったとき、ミラーは二酸化炭素の上昇とレポートに記載されている「低アニオンギャップ」と呼ばれるものについて尋ねるために書き戻しました。

76歳のミルウォーキー在住の居住者は返事を待っていましたが、ミラーは医療チームに到達できないと患者がますます多くのことをしました。彼女はテスト結果をClaudeに入れ、AIアシスタントにデータを評価するよう依頼しました。

「クロードは私に異常を明確に理解するのを助けてくれました」とミラーは言いました。生成的AIモデルは驚くべきことを報告しなかったので、彼女は医師からの返事を待っている間に心配していなかった、と彼女は言った。

連邦法は医師の訪問やテスト結果に関するメモなどの電子的健康情報をすぐに公開することを要求するため、患者は医療記録に前例のないアクセスを受けています。

また、多くの患者は、OpenaiのChatGpt、Anthropic’s Claude、GoogleのGeminiなどのLLMを使用して、記録を解釈しています。しかし、その助けにはある程度のリスクがあります。医師と患者の擁護者は、AIチャットボットが間違った答えを生み出すことができ、敏感な医療情報が個人的なままではないかもしれないと警告しています。

しかし、AIはそれが何について話しているのか知っていますか？

しかし、ほとんどの大人はAIと健康に注意しています。 AIを使用または対話する人の56％は、AIチャットボットから提供される情報が正確であると確信していません。 2024 KFF世論調査。 （KFFは、KFF Health Newsを含む健康情報の非営利団体です。）

その本能は研究で生まれています。

「LLMは理論的には非常に強力であり、素晴らしいアドバイスをすることができますが、彼らがどのように促されるかに応じて本当にひどいアドバイスを与えることができます」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・メディカル・スクールのジェネレーティブAIの運営グループの議長であるアダム・ロッドマンは言いました。

コロラド州のUchealthの神経放射線科医であるJustin Honceは、AIチャットボットが間違いを犯すかどうかを知るために医学的に訓練されていない患者にとって非常に困難な場合があると述べました。

「最終的には、LLMSには全体的に注意が必要です。最新のモデルでは、これらの懸念はますます少なくなり続けていますが、完全に解決されていません」とHonceは言いました。

ロッドマンは、過去6か月間に患者の間でAIの使用が急増しています。あるケースでは、患者がMychartで病院のラボの結果のスクリーンショットを撮り、その後、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の使用方法を示すことを歓迎し、彼らの研究が議論の機会を生み出すと言いました。

最近の世論調査によると、50歳以上の大人7人に1人がAIを使用して健康情報を受け取ります。 ミシガン大学、KFFの世論調査によると、30歳未満の4人に1人の大人がそうしています。

インターネットを使用して、自分自身のより良いケアを提唱することは新しいものではありません。患者は従来、WebMD、PubMed、Googleなどのウェブサイトを使用して最新の研究を検索し、FacebookやRedditなどのソーシャルメディアプラットフォームで他の患者からアドバイスを求めてきました。しかし、AI Chatbotsの個別の推奨事項やセカンドオピニオンを数秒で生成する能力は斬新です。

知っておくべきこと：「幻覚」とプライバシーの問題に気をつけてください

リズ・サルミ、ヘルスケアの透明性を擁護するベスイスラエル執事のアカデミックラボであるOpenNotesのコミュニケーションおよび患者イニシアチブディレクターは、特に患者向けのAIがどのように解釈が優れているのか疑問に思っていました。

で 概念実証研究 今年公開されたサルミと同僚は、臨床メモ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モデルはすべてうまく機能しましたが、患者がどのように質問を組み立てたかは重要でした、とSalmiは言いました。たとえば、AIチャットボットに臨床医のペルソナを引き受けるように指示し、一度に1つの質問をすると、その回答の精度が向上しました。

プライバシーは懸念事項であるとサルミは言ったので、あなたの名前や社会保障番号などの個人情報をプロンプトから削除することが重要です。データは、AIモデルを開発したハイテク企業に直接送られ、連邦政府のプライバシー法に準拠しているか、患者の安全性を考慮していることを認識していないと付け加えた。 OpenaiのCEOであるSam Altmanは、aで警告しました 先月ポッドキャスト 個人情報をChatGptに入れることについて。

「大規模な言語モデルを使用するのに慣れていない多くの人々は、幻覚について知らないかもしれません」とサルミは言いました。たとえば、病院で使用されているAI支援転写ツールであるOpenaiのささやきは、架空の治療を転写産物に導入しました。 AP通信による報告。

生成的AIを使用するには、特定の方法で質問をすること、他のAIモデルとの回答の検証、ヘルスケアチームとの話し合い、オンラインでのプライバシーの保護を含む新しいタイプのデジタルヘルスリテラシーが必要です。 ブログを書いています 患者のAIの使用に専念しています。

医師もAIに慎重でなければなりません

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 患者に送信するために、医師が臨床検査とラボの結果の解釈を起草するのを支援するAIアシスタントを立ち上げました。

コロラドの研究者は、30の放射線レポートのChatGPT生成された要約の正確性と、4人の患者の満足度を研究しました。患者からの118の有効な回答のうち、108はCHATGPTの要約が元のレポートに関する詳細を明確にしたことを示しました。

しかし、ChatGptは時々強調されていない、または強調されていない発見をしていることがあり、概要を読んだ後に患者がより混乱したことを示す少数であるがかなりの数の反応があると、ホンセは言った。 プリプリント研究。

一方、4週間とMychartのMillerからのいくつかのフォローアップメッセージの後、Miller’s Doctorは彼女の血液検査とMillerが提案した追加のテストの繰り返しを命じました。結果は正常に戻ってきました。ミラーは安心し、彼女のAIの問い合わせのために彼女がよりよく知らされたと言いました。

「その点で非常に重要なツールです」とミラーは言いました。 「それは私が自分の質問を整理し、私の研究を行い、競技場を平準化するのに役立ちます。」

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