大規模クエリデータに基づく医師の大規模言語モデルの利用：定量的研究
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Physician Use of Large Language Models: A Quantitative Study Based on Large-Scale Query-Level Data
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Aug 25; 27: e76941. doi: 10.2196/76941. Epub 2025 Aug 25.
概 要：
本研究は、生成的人工知能（GenAI）が医療においてどのように医師に利用されているかを定量的に分析することを目的としています。106,942件のクエリと回答のペアを989人の医師から収集し、医師のデモグラフィックに基づく使用パターンを調査しました。主な目的は、医師がGenAIを臨床および研究のワークフローにどのように組み込んでいるかを明らかにすることです。また、医師のGenAIプラットフォームとの相互作用から生じる患者プライバシーへの潜在的リスクも評価しました。
方 法：
2023年8月29日から2024年4月16日までに、989人の医師から106,942件のクエリと回答のペアを収集しました。トピック分類を行い、最も一般的な利用ケースを特定し、時間とデモグラフィックに沿った進化を調査しました。また、医師のクエリにおける個人を特定できる情報を検出するための感度分類器を開発し、プライバシー侵害リスクを探りました。
結 果：
参加した医師の約40%が女性で、45.9%が25歳未満でした。医師は主に研究目的（60.2%）でGenAIを使用し、臨床実践にはあまり利用していませんでした。女性医師は男性医師よりも臨床および管理に関する質問を多く行い、若い医師は臨床質問を多く、研究質問を少なくする傾向がありました。クエリの中で敏感な情報を含むものはわずか2.68%でした。
結 論：
医師はGenAIを研究目的で積極的に統合しており、臨床支援にも利用が増加しています。使用パターンは性別、年齢、デバイスの好みによって大きく異なります。敏感な情報が含まれるクエリも存在しますが、プライバシー侵害のリスクは低いと考えられます。