【ITニュース解説】Autoconsulta, Autodiagnóstico e Automedicação através de modelos de Inteligência Artificial: Uma…

近年のChatGPTをはじめとする対話型AIの進化は、私たちが情報を手に入れる方法を根本から変えつつある。特に、自身の体調不良や症状についてAIに直接相談し、アドバイスを求めるという使い方が広まっている。これは、従来の検索エンジンで断片的な情報を探すよりも、手軽で直感的に答えが得られるように感じられるからだ。しかし、このAIによる自己診断や自己判断による服薬、いわゆる自己投薬には、大きな危険が潜んでいることを理解する必要がある。

AIが医療に関する質問に答えられる背景には、大規模言語モデル（LLM）という技術が存在する。このモデルは、インターネット上に公開されている膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成する能力を獲得している。学習データには、医学論文、臨床ガイドライン、医療情報サイトの記事なども含まれるため、AIは特定の症状と関連性の高い病名や一般的な治療法についての知識を持っている。ユーザーが症状を入力すると、AIは学習した知識の中から統計的に最も可能性の高い情報を組み合わせて、対話形式で回答を生成する。

しかし、この仕組みにはいくつかの重大な限界点がある。第一に、AIが提供する情報の正確性は保証されていない。AIの知識はあくまで学習したデータに依存するため、データ自体が古かったり、誤りを含んでいたり、あるいは偏った見解に基づいていた場合、AIの回答も不正確なものになる。さらに、AIには「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象があり、これは事実に基づかないにもかかわらず、非常にもっともらしい偽の情報を生成してしまうことがある。人の健康や生命に関わる医療分野において、情報の不正確さは致命的な結果につながる可能性がある。

第二に、そしてより本質的な問題として、AIは患者一人ひとりの個人的な「コンテキスト（文脈）」を完全に理解することができないという点がある。医師が診断を行う際、患者が言葉で訴える症状だけを聞いているわけではない。年齢、性別、過去の病歴、家族の病歴、生活習慣、アレルギーの有無、服用中の薬、さらには顔色や声のトーンといった非言語的な情報まで含めた、あらゆる要素を総合的に評価して判断を下す。現在のAI技術では、テキストとして入力された限られた情報しか処理できず、診断に不可欠なこれらの複合的な背景を把握することは不可能である。同じ「頭痛」という一つの症状でも、その背後にある原因は人によって千差万別であり、AIにはその個人差を考慮した判断を下す能力が欠けている。

これらの技術的な限界は、AIによる誤診のリスクを著しく高める。例えば、実際には心配のない症状であるにもかかわらず、AIが稀な重病の可能性を示唆してユーザーに過度の不安を与えたり、逆に、深刻な病気の初期兆候であるにもかかわらず、AIが「一時的なものだろう」といった安易な回答を生成し、受診の機会を逃させて治療の開始を遅らせてしまう危険性がある。

そして、最も危険なのが、AIによる診断を信じて自己判断で薬を使用する「自己投薬」である。薬は病気を治す一方で、副作用やアレルギー反応、他の薬との危険な相互作用（飲み合わせ）といったリスクを伴う。これらのリスクを正しく評価し、適切な薬を適切な量で処方できるのは、専門的な知識と経験を持つ医師や薬剤師だけである。AIのアドバイスを鵜呑みにして薬を使用することは、症状を悪化させるだけでなく、予期せぬ健康被害を引き起こし、時には命に関わる事態を招くことさえある。

もちろん、AI技術を医療分野で活用すること自体が否定されるべきではない。AIは、医師の診断や治療を補助する強力なツールとしての大きな可能性を秘めている。例えば、膨大な数の最新医学論文の中から特定の症例に関連する研究を瞬時に探し出したり、考えられる病気の候補をリストアップして医師の診断の見落としを防いだりするなど、医療従事者の意思決定を支援する役割が期待される。また、医療サービスへのアクセスが困難な地域の人々に対し、初期的な健康情報を提供し、専門家への受診を促す窓口としても機能しうる。

結論として、現時点のAIは、自己診断や自己投薬のための信頼できる情報源ではない。その回答は、情報の正確性や個人の状況を考慮するという点で根本的な限界を抱えている。技術の利便性に惹かれるかもしれないが、自身の健康に関する最終的な判断は、必ず資格を持つ医療専門家に委ねるべきである。AIはあくまで参考情報を得るための一つのツールと位置づけ、診断や治療は医師と直接対話する中で進めることが不可欠だ。