ハーバード研究：OpenAI o1が救急患者の67%を正確に診断、医師を上回る

臨床試験の概要

ハーバード医科大学の研究チームは、ボストンの救急病院でOpenAIのo1推論モデルと医師チームを対象に診断能力を比較する試験を実施した。76人の患者について、同一の電子カルテ（バイタルサイン、属性情報、看護師のトリアージメモ）を両者に提供し、診断結果を比較した。

主な数値

• 基本トリアージ情報：AI 67% vs 医師 50〜55%
• 詳細情報あり：AI 82% vs 医師 70〜79%
• 長期治療計画（5件の症例）：AI 89% vs 医師 34%

AIの優位性は、情報が限られた状況での緊急判断で特に顕著だった。ある症例では、血栓患者への抗凝固剤が効かないと判断した医師たちに対し、AIは患者のループス既往歴から肺炎症が実際の原因であることを正確に特定した。

代替ではなく協働モデル

筆頭著者のArjun Manrai教授（ハーバード医科大学）は「AIが医師を代替するという意味ではない」と強調した。今回の研究はテキストベースのデータのみを対象としており、患者の外見や身体所見は評価されていない。

共著者のAdam Rodman医師はLLMを「数十年で最もインパクトのある技術の一つ」と称し、10年以内に医療が「医師・患者・AI」の三者モデルへと移行すると予測している。

導入は既に進行中

米国では医師の約5人に1人がすでにAIを診断補助に活用している。英国でも医師の16%が毎日、15%が毎週AIを使用しており、主な用途は臨床判断の支援だ。最大の懸念はAIのエラーと法的責任とされている。