ChatGPTで医療、どこまでいける？（実力と限界）

このレッスンで終わる頃には

• ChatGPTが医療で 実際どのくらい使えるか が数字で分かる
• 絶対にやってはいけないこと が頭に入ってる

もう「可能性がある」じゃない、「実力がある」

ChatGPTの医療での実力は、もう実測済み。査読論文でガッチリ検証されてます。

医師国試の成績

GPT-4は 世界中の医師国試で合格ラインを超えて ます。日本の研修医平均も上回る。

医師が実際に使ってる場面

一番多いのは 文書作成

医師の業務時間の 46%が書類仕事 というデータがある。ChatGPTの最大の価値、ここです:

• 退院サマリー
• 紹介状
• 保険の事前承認レター
• 患者説明文

実績データ

英国の研究: GPT-4が書いた退院サマリーの100%が「許容可能」 判定。ジュニアドクターが書いたものは92%。GPの60%はAIが書いたと気づかなかった [6]。

日本の恵寿総合病院: ChatGPT活用で 退院サマリーの要約時間67%削減、年間540時間節約 [7]。

もう現場で動いてる。先端じゃなく実戦フェーズ。

鑑別診断の壁打ちとしても優秀

獨協医科大学の廣澤先生の研究 [8]:

• 52の複雑症例でGPT-4の鑑別診断精度を検証
• 上位10候補に正解が含まれる確率: 83%
• 医師（75%）と 統計的有意差なし

ただし トップ1の正答率は60%（医師50%）。「壁打ち相手」としては優秀、「診断を任せる」レベルじゃない。この距離感が大事です。

見逃しちゃダメな弱点、3つ

実力は確かにある。でも、丸投げしていい道具ではない。ここから先の3つを押さえれば、事故は防げます。

1. ハルシネーション率18%

眼科ボード試験での検証でGPT-4のハルシネーション率は 18% [9]。GPT-3.5は42.4%だった。

5回に1回は「もっともらしい嘘」が混ざる ってこと。確認せずに信じたらアウト。

2. 患者説明文は「読みやすくなる」けど安全確認が要る

JAMA Network Openの研究 [10]:

• GPT-4で退院サマリーを患者向けに書き換え
• 読解レベル Grade 11 → Grade 6.2 に下がった（理解しやすくなった）
• でも 18%のレビューで安全上の懸念 が指摘された

読みやすくなる ≠ 正確 です。ここを混同しない。

3. 患者情報は絶対に入れない

これが一番大事。

ChatGPTは 患者データを安全に処理する設計にはなっていない。症例相談したい場合は:

• 氏名、DOB、患者ID → 除去
• 「40代男性、高血圧、胸痛」レベルの一般化情報だけ
• 特定につながる情報（家族構成、職業、住所）は避ける

これ守れないと、医師免許にも関わる リスクがある。マジで気をつける。

まとめ

• GPT-4は医師国試合格ライン超え、日本の国試81.5%、研修医超え
• 実用価値は 文書作成（退院サマリー、紹介状、患者説明文）
• 鑑別診断は 壁打ち相手として優秀、診断を任せるレベルではない
• ハルシネーション18%、必ず自分の目で確認
• 患者の個人情報は絶対に入れない（匿名化して一般化）

次は、ChatGPTの出力を劇的に良くする プロンプトの書き方。この差で使いこなしが全然変わります。

参考文献

1. Nori H, et al. arXiv:2303.13375. 2023.
2. Yanagita Y, et al. JMIR Formative Research. 2023.
3. Watari T, et al. JMIR Medical Education. 2023.
4. Madrid-Garcia A, et al. Scientific Reports. 2023.
5. Liu M, et al. J Med Internet Res. 2024.
6. Clough RAJ, et al. BJGP Open. 2024.
7. 恵寿総合病院 × Ubie. note.com/ai_komon, 2024.
8. Hirosawa T, et al. JMIR Medical Informatics. 2023.
9. Cai LZ, et al. Am J Ophthalmol. 2023.
10. Zaretsky J, et al. JAMA Network Open. 2024.