（第2章3/23）AIが変える産業の未来: ChatGPTの活用20事例

1.3. ChatGPTを用いた症状解釈と仮診断

(1) ChatGPTの応答システムの仕組みの理解

　ChatGPTは、自然言語処理（NLP）技術を用いた強力な対話型AIモデルです。その応答システムの仕組みは、以下のような流れで動作します。

1.  トークン化:
   　入力されたテキストは、ChatGPTが理解できるようにトークン化されます。トークン化とは、テキストを単語や文字の塊（トークン）に分割するプロセスです。ChatGPTは、単語レベルではなく、トークンレベルでテキストを理解します。

2.  入力のエンコーディング:
   　トークン化された入力テキストは、ニューラルネットワークによってエンコーディングされます。ChatGPTでは、Transformerアーキテクチャを用いてテキストの意味表現を学習します。このエンコーディングにより、テキストの意味や文脈を理解するための情報が抽出されます。

3.  応答の生成:
   　エンコーディングされた情報をもとに、ChatGPTは応答を生成します。生成される応答は、入力テキストとその文脈に基づいて意味的に適切なものとなります。ChatGPTは学習時に大量のテキストデータを用いており、これによって豊富な知識や言語のパターンを獲得しています。

4.  ビームサーチ（オプション）:
   　応答の生成にはビームサーチと呼ばれる手法が使用されることがあります。ビームサーチは、複数の候補となる応答を同時に生成し、その中から最適なものを選択する手法です。これにより、より自然な応答を得ることができます。

　ChatGPTは大規模なニューラルネットワークであるため、応答の生成には多くの計算リソースが必要です。実際の運用では、高性能なコンピュータやクラウドサービスを利用して応答の生成を行います。ただし、ChatGPTはあくまで統計的なモデルであり、入力に対して確率的な応答を返すことがあります。そのため、正確な診断や医療的な判断を行う場合には、医療従事者の専門知識と連携して利用することが重要です。ChatGPTを用いた症状解釈と仮診断では、初期段階のサポートとして利用し、最終的な診断は医療従事者による確定診断を待つ必要があります。

(2) 症状から得られる情報と解釈方法の提案

　症状に基づいた初期診断のサポートにおいて、ChatGPTを用いて得られる症状情報から、可能な疾患や適切な解釈方法を提案することが重要です。以下では、症状から得られる情報とその解釈方法の提案について説明します。

1.  症状の特定と詳細な記述の抽出:
   　ChatGPTを用いて、患者からの症状情報を入力として受け取ります。トークン化とエンコーディングを通じて、入力された症状情報を理解可能な形に変換します。具体的な症状やその特徴、痛みの程度、発症時期などの情報を抽出し、詳細な記述を解釈します。

2.  症状と関連する可能性のある疾患の提示:
   　ChatGPTは、学習時に豊富な医療データベースや文献から学習した情報を元に、症状と関連性の高い疾患を提示します。類似の症状を持つ患者のデータや過去の症例を参考に、最も該当する可能性のある疾患を推測します。ただし、ChatGPTは統計的なモデルであり、確定診断ではないことを患者に理解させることが大切です。

3.  注意すべき特殊な症状の指摘:
   　特定の症状が他の疾患と関連している場合や、異常な症状が観察された場合には、注意すべき特殊な症状として患者に指摘します。これにより、医療従事者が潜在的な重篤な疾患や緊急性の高い状態に対して迅速に対応できるようになります。

4.  インフォームド・コンセントの促進:
   　ChatGPTを用いて得られた仮診断や情報提供は、医療従事者が確認し、補足する必要があります。ChatGPTが提供する情報は参考程度として位置付けし、医療従事者と患者が相互にコミュニケーションを行うことで、インフォームド・コンセント（十分な情報提供と合意に基づく患者の同意）を促進します。

5.  疾患の詳細な説明と治療法の提案:
   　ChatGPTは、疾患に関連する一般的な情報や治療法について提供することができます。患者向けに理解しやすい言葉で、特定の疾患について説明し、適切な治療法や対処法を提案します。ただし、疾患によっては個別の特性や状態によって異なる治療法が必要となるため、最終的な治療計画は医療従事者による個別の判断に委ねる必要があります。

　ChatGPTを用いた症状解釈と仮診断は、医療従事者の判断と連携を重視するものであり、最終的な診断は医療従事者が行う必要があります。ChatGPTの提供する情報は一次情報ではなく参考情報として扱い、正確性や信頼性を確保するために慎重に利用することが重要です。また、患者への適切な情報提供や教育を通じて、健康管理への積極的な参加を促すことも大切です。

(3) 仮診断に向けた適切な情報の抽出

　ChatGPTを用いた症状解釈と仮診断において、適切な仮診断を行うためには、患者から得られた症状情報の中から重要な情報を適切に抽出する必要があります。以下では、仮診断に向けた適切な情報の抽出について説明します。

1.  症状の優先順位付け:
   　ChatGPTが受け取った症状情報には複数の症状が含まれる場合があります。まず、これらの症状を優先順位付けすることが重要です。重大な症状や緊急性の高い症状を最初に抽出し、その後に重要度の低い症状を順次取り扱うことで、より効率的な仮診断を行うことができます。

2.  重要な情報の特定:
   　症状情報から、疾患を特定する上で特に重要な情報を特定します。例えば、発熱の有無、呼吸困難の程度、疼痛の部位や頻度などが重要な情報となる場合があります。ChatGPTは大量の学習データを通じて、よく見られるパターンを理解していますが、特定の疾患において重要とされる情報を特定するためには、専門家の知識が必要となる場合もあります。

3.  症状の相関関係の把握:
   　複数の症状が同時に現れる場合、これらの症状の相関関係を把握することが重要です。特定の疾患において、特定の症状がよく共起する場合があります。ChatGPTは症状間の相関関係を学習していますが、特定の疾患において特有の相関関係を把握するためには、医療従事者の知識と経験が必要となります。

4.  進行のタイムラインの把握:
   　症状の発症時期や進行のタイムラインを把握することで、疾患の進行度や原因を特定する手がかりになります。ChatGPTは入力された情報を文脈から理解することが得意ですが、患者が自らの症状のタイムラインを把握しているかどうかは不確定です。医療従事者が適切な質問を行い、タイムラインを明らかにする必要があります。

5.  過去の病歴や既往歴の考慮:
   　患者の過去の病歴や既往歴は、現在の症状と関連している可能性があります。過去の疾患や手術、アレルギーなどの情報を把握し、現在の症状解釈と仮診断に考慮することが重要です。

　これらの情報抽出を通じて、ChatGPTを用いた症状解釈と仮診断の精度を高めることができます。ただし、ChatGPTは確定診断ではなく、一次情報として扱われるべきであり、最終的な診断と治療計画は医療従事者の専門知識と経験に基づいて行われるべきです。ChatGPTを利用する際には、医療従事者が情報の適切な確認と補完を行うことが重要です。

第2章3/23は以上です。