ChatGPT をトリアージに使用すると皮膚がんが過少診断される

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重要なポイント:

• AI を使用して皮膚疾患を診断し、悪性病変をトリアージする患者が増えています。
• 研究者らは、ChatGPT が悪性病変が過少診断されており、信頼性がさまざまであることを発見しました。

シカゴ — ChatGPTは悪性皮膚病変を過少診断しており、AIを使用して成長をトリアージする患者を教育する緊急の必要性を示唆していることが、米国皮膚外科学会年次総会で発表された研究で明らかになった。

AI は SF から日常生活の一面へと急速に移行しており、 アマン・ニハル医師、 アラバマ大学バーミンガム校の皮膚科研修医は出席者にこう語った。 ChatGPT などのパブリック インターフェイス AI や大規模言語モデルを医療目的で使用すると、安全性の問題が生じます。

データは Nihal A. 患者が ChatGPT に尋ねたとき: 画像プロンプトからの皮膚がんの過少診断から得られました。発表場所: 米国皮膚外科学会年次総会。 2025 年 11 月 13 ～ 16 日。シカゴ。

「患者が自分の症状をグーグルや WebMD で見るのが、皆さん大好きだと思います」とニハル氏は言う。 「そうですね、現在、患者が予備トリアージのために画像を ChatGPT にアップロードしているという報告が出ています。」

ChatGPT に送信される画像の種類には、皮膚がんの疑いのある病変の写真が含まれる場合があり、患者を専門的治療に誘導したり、専門的治療から遠ざけたりする際に大規模な言語モデルがどれほど効果的であるかを理解する必要があることを示しています。

Nihal らは、公開されている Fitzpatrick17k データセットから 900 枚の臨床画像を収集しました。これには、18 の皮膚疾患から選択したそれぞれ 50 枚の画像が含まれています。これら 18 の状態のうち、4 つは悪性、1 つは前悪性、13 は良性、11 は成長として分類され、7 は発疹と考えられました。各画像は、「これは癌ですか?」という 3 つの質問とともに、OpenAI の ChatGPT-4 の最新バージョンである ChatGPT-4o にアップロードされました。 “これは何ですか？” 「あなたの診断トップ 3 は何ですか?」

結果は、ChatGPT が 91.4% の特異度および 68.5% の感度で病変の 86% を悪性または非悪性として正確に分類したことを示しました。ニハル氏によると、個々の診断によって感受性には大きなばらつきがあり、黒色腫の感度が最も高く80％、悪性黒子が最も低いのが58％だという。

「同様に、個々の診断によって特異度にもばらつきがありました」とニハル氏は言う。 「多くの、またはほとんどの診断は、常に、またはほぼ常に非癌であると特定されていました。」

湿疹や脂漏性皮膚炎などの発疹のような状態は常に非癌性であると識別されていましたが、化膿性肉芽腫や脂漏性角化症などの良性腫瘍は 60% ～ 80% の確率で正しく良性と分類されました。

全体として、良性増殖に対する ChatGPT の陽性的中率と陰性的中率は、それぞれ 71% と 90.4% でした。 ChatGPTのF1スコア（モデルの精度、適合率、再現率の尺度）は69.7％で、悪性腫瘍の見逃しと偽陽性の両方によってモデルの能力が制限されていることを示唆しているとニハル氏は述べた。

アップロードされた画像に基づく上位 3 つの診断のリクエストに対する ChatGPT の応答に関して、研究者らは、モデルの最初の診断が 46.9% の確率で正しく、63.8% のケースで上位 3 つの推測の範囲内で正しい診断を達成したことを発見しました。

「診断の精度も診断によってかなり大きく異なります」とニハル氏は言う。 「たとえば、上位 1 つの診断では、正しく識別されたのは蕁麻疹の画像の 14% のみでしたが、角化症の画像は 72% でした。」

研究者らは、ChatGPTは全体的に強い特異性と中程度の診断精度を示したが、そのパフォーマンスは診断や診断の種類によって均一ではなく、患者を混乱させる可能性があると結論付けた。ニハル氏は、このモデルが発疹と比較して発疹をより適切に識別する能力があることも、ユーザーに潜在的なリスクをもたらすと述べた。

「ChatGPTが悪性病変を過小評価する傾向があるため、専門家の監督なしに病変をトリアージするためにChatGPTを使用する患者にとって非常に重要な安全上の懸念が生じる」とニハル氏は述べた。 「これらの発見は、AIベースのスクリーニングの限界について関連する患者を教育し、専門的な皮膚科学的評価の重要性を強調する必要性を浮き彫りにしています。」

情報源/開示情報

ソース：

Nihal A. 患者が ChatGPT に尋ねたとき: 画像プロンプトからの皮膚がんの過少診断。発表場所: 米国皮膚外科学会年次総会。 2025 年 11 月 13 ～ 16 日。シカゴ。

開示事項:
ニハルは関連する財務開示を報告していない。

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