MEDICINE & AI

タイトル：Generative Language Models and Open Notes: Exploring the Promise and Limitations. 雑誌名：JMIR Med Educ. 2024 Jan 04; 10: e51183. 概　要： 患者のオンライン記録アクセス（ORA）が世界中で増加しています。特にアメリカやスウェーデンでは、患者が迅速に自分の全記録にアクセスできるようになり、臨床医が書いたナarrativeレポート（「オープンノート」と呼ばれる）も含まれています。ORAは、医師の記憶補助ツールから患者とのコミュニケーションツールへと進化していますが、臨床文書の記述方法に変化をもたらし、正確性や完全性に対する懸念が生じています。また、ORAの導入に伴い、医師の負担が増加する可能性も指摘されています。本論文では、生成型AIを活用して、患者が理解しやすいナarrative要約を文書化する方法を提案し、文書の正確性や明瞭さを保ちながら、医師の負担軽減に寄与する可能性を探ります。 方　法： 本研究は、生成型AIを用いた臨床文書の改善に関する提案を中心に、文献レビューと専門家の意見を基にした考察を行っています。具体的な研究デザインや対象者数は記載されていませんが、ORAの実施に関する既存の研究や調査結果を参考にしています。 結　果： ORAの導入により、医師は文書作成の方法を変えつつあり、これが正確性や完全性に影響を与える可能性があります。生成型AIの活用により、ナarrative文書の正確性を保ちつつ、患者中心のケアを強化する手段としての可能性が示唆されています。また、医師の負担軽減にも寄与する可能性があります。 結　論： 生成型AIは、オープンノートの文書作成において重要な役割を果たす可能性がありますが、医師がAIと協働するための支援が必要です。この革新を成功させるためには、臨床ノートの共同作成が不可欠であり、医師の教育戦略も重要です。