📝 この記事のポイント
- 「今日も患者さんが多いな…」「もう少し時間があれば、あの論文も読めたのに…」 こんな風に、毎日時間に追われている先生方は、きっとたくさんいるんじゃないでしょうか？ 私もまさにそんな一人でした。
- 医療の世界は常に進化しているから、最新情報をキャッチアップするのも一苦労。
- でも、患者さんの命を預かる身としては、常に最高の医療を提供したい。
「今日も患者さんが多いな…」「もう少し時間があれば、あの論文も読めたのに…」
こんな風に、毎日時間に追われている先生方は、きっとたくさんいるんじゃないでしょうか？ 私もまさにそんな一人でした。医療の世界は常に進化しているから、最新情報をキャッチアップするのも一苦労。でも、患者さんの命を預かる身としては、常に最高の医療を提供したい。そのジレンマに、ずーっとモヤモヤしていたんです。そんな時に耳にしたのが「AIで診断を効率化できる」という話。正直、最初は半信半疑でした。AIなんてSFの世界の話だと思ってたし、医療現場で本当に役立つのか？って。でも、この情報過多の時代、何か新しいツールを取り入れないと、このままではいけないという焦りもあって、思い切って試してみることにしたんです。この記事では、AIと「プロンプトエンジニアリング」という、ちょっと聞き慣れない技術を私がどうやって日々の診療に取り入れ、どんな変化があったのかを、友達に話すような感覚でお伝えしたいと思います。
最初の印象
「プロンプトエンジニアリング」なんて、最初に聞いた時は、なんだかすごく難しそうな横文字だな、というのが正直な感想でした。AIが自動で診断してくれるわけじゃなくて、こっちが「指示」を出さないといけない？ しかも、その指示の仕方が大事って？ 「うーん、結局は自分の手間が増えるんじゃないの？」と、やや懐疑的に構えていました。でも、よくよく話を聞いてみると、その「指示の出し方」次第で、AIがまるで優秀な医局員のように動いてくれるらしい、というじゃないですか。これは試す価値ありかも、と少しワクワクし始めたのを覚えています。
実際に使ってみて
最初は戸惑いましたね。どんなプロンプト（指示）を出せば良いのか、手探り状態。でも、試していくうちに「あ、こうするとAIは理解しやすいんだな」というコツが掴めてきたんです。
例えば、週末明けのカンファレンス前、新しい症例の鑑別診断リストを作るのに使ってみたんです。患者さんの年齢、性別、既往歴、そしてメインの症状や検査結果をまとめてAIに投げかけました。「この情報で、可能性のある鑑別診断を5つ挙げて、それぞれの根拠も教えてください」って。すると、あっという間に、私が考えもしなかった稀な疾患までリストアップしてくれて、驚きました。
また、ある時は、患者さんへの説明で困ったことがありました。「〇〇という病名と治療方針を、専門用語を使わずに、小学生でも理解できるように説明する文章を書いてください」と頼んだら、これがまた的確で分かりやすい文章が出てきて。そのまま読み上げるわけにはいかないけど、患者さんに話す時の叩き台として、すごく助けられました。
良かったところ
- 情報収集の劇的な効率化
一番驚いたのは、やっぱり情報収集のスピードですね。これまで何時間もかけて文献を探していた作業が、数分で終わるようになったんです。AIが最新のガイドラインや論文の要点をまとめてくれるから、自分の知識を補完する形で、効率的に情報を吸収できるようになりました。まるで、自分専属のスーパーリサーチャーがいるみたいで、診療に集中できる時間が増えました。
- 診断の質の向上と見落としの防止
AIが提示する鑑別診断リストには、自分の思考だけでは辿り着かなかった視点や、最新の研究で注目されている疾患が含まれていることがあって、「あ、この可能性も考慮すべきだったか！」とハッとさせられることが何度もありました。忙しさの中で思考が凝り固まりがちだったのが、AIの客観的な情報によって、より多角的に診断を検討できるようになり、結果的に診断の質が高まったと感じています。特に、見落としがちな稀な疾患の可能性を指摘してくれるのは、患者さんの命を預かる身としては本当に心強いです。
- 患者さんへの説明負担の軽減
患者さんへの説明は、医師にとって非常に重要な仕事ですが、専門知識をいかに分かりやすく伝えるかが難しいところです。AIに「〇〇の診断の患者さんに、病状と治療方針を説明する文章を作って」と依頼すると、本当に的確で理解しやすい文案を提案してくれるんです。これをベースに自分なりの言葉を加えていけば、患者さんとのコミュニケーションがよりスムーズに、そして質の高いものになりました。
気になったところ
- プロンプトの「匙加減」が難しい
最初の頃は、どんなプロンプトを出せば良い結果が得られるのか、かなり試行錯誤しました。ただ症状を羅列するだけでは、漠然とした回答しか返ってこないこともあって。患者さんの年齢、性別、既往歴、検査結果など、具体的な情報を詳細に、かつ正確に伝えるほど、AIは的確な情報を返してくれるんです。この「適切な情報の与え方」をマスターするまでが、少し大変でしたね。でも、慣れてしまえば、まるで自分の意図を理解してくれる優秀な部下のように感じられます。
- 最終確認は医師の責任
AIが提示してくれる情報は非常に有用ですが、やはり最終的な診断や治療方針の決定は、医師である私たちの責任です。AIはあくまで「補助ツール」であり、提供された情報が常に100％正しいとは限りません。特に医療分野は、常に新しい知見が生まれ、ガイドラインも更新されていくので、AIが参照している情報が最新かどうかも確認する必要があります。そのため、AIからの情報を鵜呑みにせず、必ず信頼できる情報源（医学論文や最新のガイドラインなど）でクロスチェックする手間は必要になります。これはAI活用の絶対的なルールだと思っています。
どんな人に向いてる？
私と同じように、日々の診療に追われて情報収集の時間がなかなか取れない先生方には、ぜひ一度試してみてほしいです。特に、
- 最新の医学情報を効率的にキャッチアップしたい方
- 鑑別診断の幅を広げ、見落としのリスクを減らしたい方
- 稀な疾患の可能性を迅速に検討したい方
- 患者さんへの説明をもっと分かりやすく、スムーズにしたい方
には、このAIとプロンプトエンジニアリングは強力な味方になってくれると思います。
使い続けて数週間の今
AIを使い始めて早数週間。今では、もう手放せない相棒のような存在になっています。診療のルーティンに自然に組み込まれていて、以前よりも心に余裕ができた気がします。朝の診療前にサッと最新情報を確認したり、休憩時間に難解な症例について検討したりと、時間の使い方が劇的に変わりました。
AIを導入する前は、新しい技術に抵抗を感じることもありましたが、実際に使ってみると、その利便性と可能性に驚かされるばかりです。単なる効率化だけでなく、医療の質の向上にも繋がっていると実感しています。
まとめ
AIとプロンプトエンジニアリングは、医師の業務を劇的に変える可能性を秘めています。もちろん、AIは完璧な存在ではなく、あくまで私たち医師の知識と経験を「補助」するツールです。しかし、この強力なツールを上手に活用することで、日々の診療がよりスムーズに、そして充実したものになるのは間違いありません。もし、今の医療現場の忙しさにモヤモヤしているなら、一度このAIによる診断効率化を試してみてほしいな、と思います。きっと、あなたの診療に新しい風を吹き込んでくれるはずです。
📚 あわせて読みたい
コメント