1日のどこに組み込む？（実例まとめ）

時間が最も浮くのは、文書作成

診断でも研究でもなく、書類仕事です。ここが最大の時間削減ポイントになります。

英国BJGP Openの研究では、GPT-4が書いた退院サマリーの100%が「許容可能」と判定され、人間のジュニアドクターは92%でした。情報提供項目ではGPT-4が有意に高得点で、ハルシネーションはゼロだったと報告されています [3][4]。人間が書いたものに匹敵する例も出てきています。

在宅医療のみどり訪問クリニックは、カスタムGPTsで紹介状を自動生成するワークフローを公開しています [5]。

（病歴を入力）この患者さんが昨日発熱、本日SpO2が87%に低下して
搬送が必要です。他病院搬送用の診療情報提供書を作ってください。

病歴から紹介状の下書きが数秒ででき、確認・修正して送信する流れです。

PICU（小児集中治療室）での研究（Pediatrics誌）[6] では、次の結果が報告されています。

書き換えて使うテンプレート

明日のカンファで発表する症例です。
{匿名化した症例サマリー}

このプレゼンの構成を提案してください：
- 症例提示（3スライド以内）
- 臨床経過
- 鑑別診断のポイント
- 文献的考察（PubMedで検索すべきキーワード3つ）

前日の夜の30分が、これで軽くなります。

白石達也先生（Ubie）は、Google Apps ScriptでPubMed APIから最新論文を取得し、ChatGPTで要約・翻訳してLINEやメールに配信する自動化を紹介しています [7]。プログラミングは要りますが、一度作れば毎朝自動で最新論文が届きます。

脳外科医のぱぱんだ先生は、英語論文をChatGPTに入れて日本語で質疑応答する学習法を紹介しています [8]。翻訳だけでなく、次のような分析的な質問が効きます。

参照資料自分で用意する資料の例

この論文の臨床的意義を3行で
バイアスリスクを指摘して
この結果を日本の臨床に適用する際の注意点

Dr_G（臨床医・大学院生）は、ChatGPTの研究活用を3分野に整理しています [9]。

入力例

100名のコホート研究で、治療群と対照群の生存曲線を比較したい。
交絡因子として年齢・性別・ステージを調整する必要がある。
適切な統計手法を提案し、Rのサンプルコードを出してください。

統計の基礎を押さえたうえで、細かい実装をAIに聞く、という使い方が現実的です。

すべてをChatGPTにやらせるのではなく、下書きを作らせて自分が確認・修正する、が基本です。「書く」仕事から「チェックする」仕事へ移すと、時間の使い方が変わります。

参考文献