2025年8月31日にThe Guardianで健康研究者Charlotte Bleaseが発表した記事によると、英国ではプライマリケア受診の約5%で診断に失敗し、米国では診断ミスにより年間約80万人が死亡または永続的障害を負っている。また、米国では、成人に対してエビデンスに基づいた治療が提供される割合は約半分にすぎないという。
医学研究は臨床実践に到達するまで平均17年を要し、39秒ごとに新しい生物医学論文が発表される。現在7,000を超える希少疾患があり、毎年250の新疾患が特定されている。この現状に、人間である医師たちが完璧に対応することは極めて困難であると言わざるを得ない。現に12,000以上の放射線画像を対象とした研究では、セカンドオピニオンが元の評価と約3分の1のケースで意見が分かれ、20%近くで治療変更につながっている。
2023年の研究では、ChatGPT-4が50の臨床ケースを分析し、一般的疾患を2回目の提案までに全て解決、希少疾患の90%を8回目の提案までに正解した。この結果を踏まえ、英国労働党の10年計画では保健大臣Wes StreetingがNHSアプリでのAI健康相談導入を発表している。
しかし未だ世界では25億人がオフライン環境にあり、英国では850万人が基本的デジタルスキルを欠き、370万世帯が最低限デジタル生活水準を下回っている。
From: 
The Big Idea: why we should embrace AI doctors
【編集部解説】
今回のCharlotte Blease氏の記事は、AI医療に対する一般的な議論に重要な視点を提示しています。多くの議論がAIのリスクに焦点を当てる中、既存の医療システムが抱える現実的な問題との比較検討を促している点が特筆されます。
記事で示された診断ミスの統計について、OECD（経済協力開発機構）の2025年最新レポートでは、診断の最大15%が不正確、遅延、または誤りであると推定しており、記事の主張を裏付けています。また、診断ミスの経済的負担は先進国における総医療費の17.5%、GDP比1.8%に相当するという深刻な数値も報告されています。
特に注目すべきは、英国NHS（国民保健サービス）でのAI導入計画です。Wes Streeting保健大臣が発表したNHSアプリへのAI機能統合は、2025年6月にも具体的内容が公表されました。これは単なる情報提供ツールではなく、患者が医師との相談前に症状を整理し、適切な質問を準備できる「My Companion」機能として設計されています。
しかし、デジタル格差の課題は深刻です。英国では850万人が基本的デジタルスキルを欠き、370万世帯が最低デジタル生活水準を下回っています。特に高齢者や経済的に困窮している層では、AI医療の恩恵を受けられない可能性が高いのが実情です。
医療従事者の反応も興味深い傾向を示しています。2025年の最新調査によると、英国の臨床医の71%がMRI脳スキャンでのAI支援トリアージを従来の時系列アプローチより好むと回答しており、医療現場でのAI受容度が向上していることが確認されています。
ChatGPT-4の診断能力についても注目すべき成果が報告されています。50の臨床ケースを分析した研究では、一般疾患を2番目の提案までに全て解決し、希少疾患の90%を8番目の提案までに正解しました。これは人間の医師を上回る成績です。
一方で、潜在的なリスクも無視できません。アルゴリズムバイアスによる診療格差、データプライバシーの脆弱性、過度のAI依存による医師の判断力低下などが懸念されています。特に、AIが人種や性別による偏見を学習してしまう可能性は、医療平等の観点から重大な問題となりえます。
将来的な展望として、AI医療は予防医学や個別化治療の分野で革命的な変化をもたらす可能性があります。遺伝子データの解析による個人最適化治療や、症状が現れる前の疾患予測などが現実化しつつあります。
重要なのは、AIを医師の代替品として捉えるのではなく、医療の質と効率性を向上させる強力なツールとして位置づけることです。記事が示すように、人間の医師が持つ能力の限界を補完し、より多くの患者により良い医療を提供する手段としてAIを活用することが、現実的で建設的なアプローチといえるでしょう。
【用語解説】
エビデンスベース医療（Evidence-Based Medicine）
科学的根拠に基づいて医療判断を行う手法。最新の臨床研究結果や統計データを治療方針決定に活用する現代医療の基本概念である。
係留脊髄症候群（Tethered Cord Syndrome）
脊髄が異常に引っ張られることで起こる神経症状。歩行障害、排尿障害、慢性痛などを引き起こす希少疾患で、早期診断が重要とされる。
デジタルデバイド（Digital Divide）
情報技術へのアクセスや利用能力における社会的格差。年齢、収入、教育水準、地理的要因などにより生じる情報格差を指す。
【参考リンク】
NHS（National Health Service）（外部）
英国の国営医療制度で、税収により無料で医療サービスを提供する公的医療システム
Charlotte Blease 公式サイト（外部）
健康研究者Charlotte Blease氏の公式サイト。AI医療研究と著作を紹介
Yale University Press – Dr. Bot（外部）
「Dr Bot: Why Doctors Can Fail Us」の出版社公式ページ。
【参考記事】
The economics of diagnostic safety – OECD（外部）
OECD加盟国における診断ミスの経済的影響分析。診断エラー率削減効果を報告
Harmful diagnostic errors may occur in 1 in every 14 general medical hospital patients（外部）
米国医療センター研究で入院患者の14人に1人が診断ミスを経験と判明
NHS App to get AI feature to guide questions during GP consultations（外部）
英保健大臣によるNHSアプリへのAI機能統合発表。患者相談支援機能を導入予定
Managing healthcare easy as online banking with revamped NHS App（外部）
英政府によるNHSアプリ刷新計画。AIによる最適医療提供先案内機能を開発
7 ways AI is transforming healthcare – The World Economic Forum（外部）
世界経済フォーラムによるAI医療変革の包括分析。7つの主要変革分野を詳述
【編集部後記】
医療の現場で、もしAIが世界中の最新研究を瞬時に参照しながら診断してくれるとしたら、あなたはどう感じるでしょうか。記事にあった事例のように、藁にもすがる思いでChatGPTに相談し、それが正解だったという体験を読んで、皆さんはどんな感情を抱かれたでしょうか。
私たち一人ひとりが患者になる可能性がある中で、AIと医師の協働による未来の医療について、どのような期待や不安をお持ちですか。デジタル格差の問題も含めて、この技術が本当にすべての人に恩恵をもたらすためには何が必要だと思われますか。ぜひSNSで皆さんの率直な思いをお聞かせください。
