Google、診察前の情報収集に向けAMIEの臨床研究拡大を説明

Googleは10月20日の研究紹介で、医療AIプロジェクトAMIEが診察の前後に関わる業務をどのように変え得るかを説明した。今後の研究には、より大規模な対照研究や、さらに多様なやり取りの形式が含まれる。研究者のAnil Palepu氏とMike Schaekermann氏が紹介したのは、受診前に患者の病歴を集め、その簡潔な要約を医師に渡すシステムだ。AMIEは引き続き研究段階のプロジェクトである。

目指すのは、最初のやり取りを固定された問診票よりも柔軟なものにすることだ。例えば患者が背中の痛みを訴えた場合、痛む場所、痛みの性質、いつ始まったかについて追加の質問を受けることができる。研究者が説明した流れでは、この情報が医師の焦点を絞った話し合いを助ける。症状を評価し、患者とともに治療を判断する役割は引き続き臨床医が担う。病歴の収集は、その診療全体の一部にすぎない。

今回の紹介に先立ち、Googleは10月8日、Beth Israel Deaconess Medical Centerの外来プライマリケア診療所で行った研究結果を発表していた。98人の患者が、急を要する診察の前にAMIEとやり取りした。医師は対話をリアルタイムで監督し、研究で事前に定めた安全基準に照らして中断が必要になった対話はなかった。これは監督のある臨床環境で得られた知見であり、監督のないサービスがあらゆる患者や病状に対して安全に動くことを示したものではない。

Googleによると、臨床医は75％の症例で、要約が診察の準備に役立ったと判断し、半数を超える症例で、その情報が診療の進め方に影響したと報告した。AMIEが挙げた鑑別診断には、90％のケースで医師の最終診断が含まれていた。鑑別診断とは、症状を説明し得る複数の候補を示すものだ。この数値を、システムが10回の診察のうち9回で、単独で正しい最終診断を下したという主張として受け取ることはできない。

AMIEにはビデオを扱う別の研究系統もある。Googleは8月、GeminiとProject Astraを基に、複数のエージェントで映像や音声の手掛かりを読み取り、遠隔での診察を案内するシステムを紹介した。そのランダム化評価では、患者役の俳優とプライマリケア医による模擬診療を用いた。臨床評価者は複数の能力を高く評価したが、研究設計が異なるため、その結果を日常の医療現場での成果にそのまま置き換えることはできない。

複数回の受診にまたがるケアも検討している。6月にNatureに掲載された研究では、あるエージェントが患者との対話を、別のエージェントが管理方針の推論を担当し、診療ガイドラインや医薬品集を参照した。専門医は、患者役の俳優が参加する盲検研究で、AMIEと21人のプライマリケア医を比較した。この研究は、管理方針の推論と提案された計画の精密さを扱い、単一の診断対話を超えて研究範囲を広げた。ただし、通常の臨床で使える段階に達したと示したわけではない。

先の診療所での研究では、AIを診察前に配置していた。そのため役割は、医師が要約を読み、患者を診察するという次の段階によって範囲が定められていた。ビデオと管理方針の実験は、患者役の俳優を用いて異なる問いを検討した。こうした範囲の制約により、診療の構成要素を評価することと、より大きな臨床集団で統合されたサービスの影響を測ることの間には、まだ解消されていない隔たりが残る。

10月20日のインタビューで研究者らは、今後は米国のより多くの患者を対象とした研究や対照比較を進め、音声やビデオによるやり取りも引き続き探ると述べた。実際に問われるのは、受診前の情報収集が、その後の患者と医師の対話を一貫して改善できるかどうかだ。その答えを得るには、チームが準備を進めている、より大規模な臨床研究が必要になる。