Development of an Exploratory Taxonomy for Veterinary Professionals' AI Query Patterns Across Clinical Stages: An Expert Panel Study

獣医クリニックを、シェフ（獣医師）たちが病気の動物のための解決策を絶えず作り上げている、忙しいキッチンだと想像してみてください。最近、彼らには、ほぼあらゆる質問に答えることができる、非常に賢い副料理長であるAIチャットボットが配属されました。しかし、これまでは、シェフたちがこの新しい助手に実際にどのような質問をしているのかを示す「地図」を誰も持っていませんでした。

この研究は、熟練のシェフとフードクリティック（料理評論家）のチームが集まり、獣医師がこのAIをどのように活用したかについて残された5,372件もの膨大なメモを整理するようなものです。彼らの目的は、これらのメモを、獣医師が動物の治療におけるさまざまな局面でどのようにAIと対話しているかを正確に示す、整理された読みやすいメニュー——「タクソノミー（分類体系）」——へと分類することでした。

以下に、彼らがどのように取り組み、何を見出したのかを記します。

発見のレシピ
まず、研究者たちはコンピュータを使用して、獣医師が8ヶ月間にわたって投げかけた数千件の実際の質問を読み込み、似た質問を材料のようにビンへと仕分けました。次に、38人の経験豊富な獣医学の専門家によるパネルを招き、この初期リストの「味見」を行いました。構造化された調査を通じて、これらの専門家たちはリストを洗練させ、それが現実の世界において理にかなっていることを確認しました。

3つのメインコース
最終的な結果は、21の具体的な質問タイプを含む3つの主要なセクション（カテゴリー）からなるメニューです。

1. 臨床サポート（「何が起きているのか？」コース）： ここでは、獣医師が動物に何が起きている可能性があるか、あるいはどのように治療すべきかを判断するためにAIに助けを求めます。

   • スター料理： 最も人気のある質問タイプは、「鑑別診断の推論（ディファレンシャル・リーズニング）」（タイプB）でした。これは、獣医師が「もし犬にこれらの症状があるなら、A、B、またはCの可能性がありますか？」と尋ねるようなものです。これが全体の中で最も一般的な質問でした。
   • タイミング： 患者を診察した直後、獣医師は主に「臨床意思決定支援（クリニカル・デシジョン・サポート）」（タイプD）、例えば「よし、患者を診察した。次はどのステップがベストか？」といった質問を行います。

2. エビデンスに基づく研究（「証拠を見せて」コース）： これは、獣医師が自身の選択を裏付けるために、科学的研究を深く掘り下げたい場合のためのものです。

   • 特別な隠し味： 10年以上の経験を持つ獣医師は、経験の浅い獣医師よりもはるかに頻繁に「エビデンス検索」（タイプG）を行っていました。これは、ベテランのシェフがクラシックなレシピを新しい料理本と照らし合わせてダブルチェックする一方で、ジュニアシェフはレシピをそのまま信じてしまうようなものです。
   • 大学派の傾向： 大学に勤務する獣医師は、この「エビデンス検索」というタイプにほとんど執着しており、それを彼らの定番の質問としていました。

3. 用語および薬物参照（「辞書」コース）： これは、難しい言葉の検索や、薬の投与量の確認などをカバーしています。

なぜこれが重要なのか
この論文は、獣医学用AIのためにこのような特定の「メニュー」を構築した者はこれまでいなかったと主張しています。獣医師が「いつ」「どのような」質問をするのか（例えば、診断中なのか、診察後なのか）を理解することで、この研究は設計図を提供します。この設計図は、デザイナーが単なる汎用的な質問回答マシンではなく、患者のケアの各段階において、獣医師がまさに何を必要としているのかを正確に把握できるAIツールを構築するための助けとなることを目的としています。