ChatGPT は医療業界を再構築するわけではありませんが、医師の時間を節約するのに役立つ可能性があります

ボストンにあるベス・イスラエル・ディーコネス・メディカルセンターの一般心臓病科部長、イーライ・ゲルファンド氏は毎週、書きたくない手紙を書いて多くの時間を無駄にしている。これらの手紙は、彼の治療計画に対する異議に応えて保険会社に書かれたものである。その質問は、心不全を治療するための新薬、胸痛のある患者の CT スキャンの診断意見、または心硬直症候群の患者を救うと約束された実験的な処方箋から来る可能性があります。ハーバード大学医学部准教授のゲルファンド氏は、「しかし、書きたくないのなら問題はない。結局のところ、これらの手紙は命を救う希望を表しているのだ。」と嘆いた。 OpenAI の ChatGPT は、そのスムーズかつ継続的なテキスト生成機能でニュースを独占しました。見出しを作る際、Gelfand 氏は時間を節約する良い機会とも考えました。彼は診断と推奨薬に関するいくつかの基本情報をロボットに提出し（ただし患者の名前は省略した）、参考文献を含む苦情の手紙を書くようロボットに依頼した。

ChatGPT は実際に使用可能な文字を分類しており、このタイプの出力は大量生産することもできます。引用文の中には誤りが含まれている可能性もあるが、ゲルファンド氏は書簡の内容は「基本的に大きな変更は必要ない」と述べた。さらに重要なことに、彼はわずか 1 分で結果を得ることができるようになり、自分で書くよりもずっと早くなりました。

Gelfand 氏は、ChatGPT を使用して約 30 件の上訴状を作成し、そのほとんどが保険会社によって承認されたと述べました。しかし、彼は、ChatGPT またはその基礎となる AI モデルが米国の医療業界全体を急速に再構築できるとは想像もしていませんでした。 「基本的に、これによって私の生活が少し楽になり、患者に必要な薬をより早く提供できるようになります。これは、そもそも存在すべきではない問題を解決する柔軟なソリューションにすぎません。」

This 「存在すべきではない問題」とは次のとおりです。米国は世界のどの国よりも医療管理に多くの資金を費やしています。 2019年の米国の医療支出総額は3兆8000億ドルに達し、その約4分の1はゲルファンド氏が訴えた医療保険への苦情などの行政問題に費やされた。このうち約 2,650 億ドルは「純粋な無駄」、つまり米国の医療制度における時代遅れのテクノロジーを支えるための不必要な支出であると推定されています。 Gelfand は、チャットボットを通じて苦情レターのデジタル バージョンを直接生成できますが、内容をファックスで保険会社に送信する必要があります。これは、最も現実的な課題も明らかにしています。今日の最先端の AI バックグラウンド ツールでは、1960 年代のレガシー システムによって引き起こされた問題を直接解決することはできません。

Angry Cut "Legacy" Silk

Doximity はサンフランシスコ発のソーシャル ネットワーキング プラットフォームであり、同社の共同創設者兼最高戦略責任者である Natee Gross 氏は、FAX は 2005 年になっても消えることはないと語った。短期的には。米国では 200 万人の医師やその他の医療専門家が依然としてこの「昔ながらの」テクノロジーを使用しているため、Doximity は新しいプロセス ツールを発表しました。 DocsGPT チャットボットは、医師がさまざまな手紙や証明書を書くのを支援し、ネットワーク FAX 機器に直接接続できます。

グロス氏は、「私たちの設計理念は、医師が新しいデジタル標準とできるだけ簡単にやり取りできるようにすると同時に、実際に医療システムで使用されているさまざまなレガシーツールとの下位互換性を持たせることです。」##と説明しました。

## ユーザーから愛情を込めて「医師の LinkedIn」と呼ばれる Doximity の市場価値は現在 63 億ドルで、収益のほとんど (2022 会計年度で 3 億 4,400 万ドル) は製薬会社の製品プロモーションと求人表示から来ています。そして医療システム。同時に、医師の「コスト削減と効率化」、つまり事務負担の軽減を実現するための一連のツールも提供します。 Gross氏によると、製品の基本バージョンは完全に無料だが、エンタープライズ統合には有料プログラムを購入する必要があるという。

医療システムでは今後も FAX が使用されるでしょうが、皮肉なことに、医療システムとのデータ共有は、互換性のないソフトウェア システムをサポートするよりも難しくありません。

DocsGPT は ChatGPT に基づいていますが、匿名の保険苦情レターなどの医療データに基づいてトレーニングされています。医師はこのツールを使用して、患者の紹介、保険請求、同僚への感謝状、術後の指示、さらには死亡診断書などの通信文を作成できます。また、他の医師による過去の検索に基づいて厳選されたヒントのライブラリを編集しており、医療専門家ではないことをすぐに強調しています。各応答が生成される前に、DocsGPT はユーザーに「コンテンツが正確であることを確認するため、送信する前に編集してください」という免責事項を表示します。

今月初めの決算会見で、同社の共同創設者兼 CEO の Jeff Tangney は、Doximity が DocsGPT をどのように収益化するつもりなのかと尋ねられました。 「冗談で説明しましょう。今のところ、私たちが最も懸念しているのは、製造物責任をどのように区別するかです。まだ利益を考慮する時期ではありません。」

Robot to Robot

DocsGPT は確かに医師の時間を大幅に節約できますが、医師は保険会社に FAX と電話でしか連絡できないため、患者の医療保険を確認するには依然として数日かかります。償還、または手術の許可と承認の取得。現在も医院や病院は保険会社との交渉に専任担当者を配置する必要があり、保険会社も専任担当者が常に画面を監視して各患者の医療保険内容を手動で確認する必要がある。

このようなシステムは、保険会社や医師に多大な負担を強いるだけでなく、多くの時間と労力を無駄にします。会話型 AI スタートアップ企業 Infinitus Systems の共同創設者兼 CEO であるアンキット・ジェイン氏は、「プロセス全体が遅いだけでなく、非常に面倒で面倒です。私たちが連絡したある保険会社は、1 枚ずつ貼り合わせた 32 枚の FAX を要求しました」と述べました。 ."

2019 年の設立以来、Infinitus は 5,000 万ドル以上を調達しました。 Jain 氏は、医療保険の詳細や承認作業に際限なく巻き込まれるのではなく、病院と保険会社が真に貴重な情報を交換できる新しい未来を切り開くことを望んでいます。

Infinitus を設立する前、Jain は Google に勤務し、Google の AI ファンドである Gradient Ventures を共同設立しました。同氏の見解では、最大の問題は、すべての医師、すべての保険会社、すべての医療システムが異なる形式で情報を記録していることだという。長年の医療業界従事者とは異なり、AI はこれらの形式をすぐに理解できます。 Infinitus は独自のモデルを構築し、OpenAI テクノロジーに依存しません。しかし、Jain 氏は、この 2 つの基本的な前提が同じであることも認めました。「大きな言語モデルの役割は、大量のデータを吸収して消化した後、テキスト メッセージと概念の間の正しいつながりを抽出する能力を習得することです。」

へ これまでのところ、この会話は一方的なものでした。Infinitus は大規模な言語モデルを使用して EVA ライトイヤーを構築しました。このロボットは、医師に代わって保険会社に 100 万件以上の電話をかけて、医療保険の詳細を確認し、事前承認を行ってきました。将来に目を向けると、彼はEVAが電話の向こう側で人間と会話する必要がなくなり、真にロボット同士で会話できるようになることを望んでいる。

「もちろん、私が言いたいのは、ロボットが今でも英語でコミュニケーションしているわけでも、自動的にファックスを交換しているわけでもない。将来的には、双方が API を使用するようになるでしょう。これが本当のデジタルハイウェイです。私たちだけです。」情報を提出する必要があるため、相手方はすぐに確認して承認できるため、病院はすぐに対応を受けることができます。」

まだ「這う」段階です

Jain 氏は、次のことについて非常に楽観的ですが、実際、エンドツーエンドの自動化変革は、アプリケーションの観点から言えば、チャットボットやその他の種類の AI 駆動テクノロジーは依然として大きな障害に直面しています。ChatGPT の場合、本物の質問と同じように質問に答える能力を維持したい場合、最新の情報を常に再教育しなければなりません。

スタンフォード ヘルスケアのチーフ データ サイエンティスト、ニガム シャー氏は次のように述べています。「医師が事実をでっち上げることを、私たちはそれを「嘘」と呼びます。 AIモデルが事実を捏造するとき、私たちはそれを「幻覚」という奇妙な言葉で表現します。 "

ChatGPT で使用されるトレーニング データは遅くとも 2021 年までのもので、それ以降は定期的に更新されていません。医療分野は常に変化しており、新しいガイドライン、医薬品、機器が常に市場に投入されています。 「そのため、古いデータは必然的に問題を引き起こすことになります。シャー氏は、将来的に間違った答えを正確に検出しながら新しい情報でモデルを定期的に再トレーニングするシステムが整備されない限り、医療分野で生成型 AI が広く採用される可能性はまだ見えないと述べています。」出力コンテンツの信頼性と正確性を効率的に検証する方法を見つけ出す必要があります。 「

もう 1 つのリスクは、医師が善意かどうかにかかわらず、保護された健康情報を ChatGPT に含めることです。法律事務所モーゼス シンガーのパートナーであるリンダ マレック氏は、匿名化と暗号化の両方を使用することは可能であると考えています」 「ChatGPT に保存されているデータの機密性を解除しようとしても、AI が情報の内容を正常に復元することは十分に可能です。」 ChatGPT はサイバー犯罪の特別な標的にもなり、ランサムウェアなどのさまざまなサイバー攻撃の実行に使用される可能性があります。 "

多くの潜在的なリスクにもかかわらず、生成 AI の輝かしい成果は依然として多くのユーザーを魅了しています。今年 1 月の調査で、研究者らは ChatGPT がすでに使用できることを発見しました。 (ChatGPT に加えて、Google の Flan-PaLM と中国の AI ロボット Xiaoyi も国家医師免許試験に合格しました。)

Bessemer Venture Partner でブラウン大学の医学生である Morgan Cheatham 氏は、この能力はこの能力であると信じています。ヘルスケア データ セットに関する特別なトレーニングなしで標準化されたタスクを実行できるという点で、ChatGPT は大きな注目を集めています。Cheatham 氏の見解では、このような結果は、ChatGPT の大規模言語モデルが「ヘルスケア アプリケーションにおいて一定の価値がある」ことを示しています。しかし、彼はまた、これ以上のことはできないことも認めました。応用には「這い歩きから歩き、そして最後には走るまで」が必要になります。

今のところ、生成 AI は少なくとも 1 つのことを実行できます。それは、医師が時間とエネルギーを節約し、患者のケアに専念できるようにすることです。ベス・イスラエル・ディーコネス・メディカルセンターの泌尿器科医であり、患者教育スタートアップ企業ウェルプレプトの共同創設者でもあるデビッド・ケインズ氏は、「私が医師になった理由は、患者と直接対話する感覚が好きだったからです。でも今は、この素晴らしい感覚が忘れられません」と率直に語った。

Canes 氏は、ChatGPT を「低リスク通信」に使用する予定であり、それらの終わりのない会話をより効率的に処理することを楽しみにしていると述べました。厳格な規制とレッドテープ。

「患者の診断と治療にすべての時間を費やすことができれば、それは私にとって完璧な経験になるでしょう。当時と同じように今でもこの感覚が大好きです。さまざまな技術の進歩を見て、私たちが私たちにできることを願っています」現代は古い時代と新しい時代の境界線上にあり、テクノロジーが医療分野の最悪の側面を改善するのに役立つことも期待しています。」

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