Use of large language models in German general practice: A cross-sectional survey

静かな診察室の喧騒の中で、新しい種類の助手が現れ始めています。それは白衣を着ているのではなく、一行のコードとして存在しています。この助手は大規模言語モデルであり、人間が使う言語を理解し生成するために、膨大なテキストのライブラリで学習された人工知能の一種です。あらかじめ書かれた厳格なルールに従う従来のコンピュータプログラムとは異なり、これらのモデルは、次にどのような言葉が来るべきかを予測することによって、質問に答え、複雑な情報を要約し、文書の草案を作成することができます。それは、これまでに書かれたほぼすべての文章を読んできた、非常に高度なオートコンプリート（自動補完機能）のようなものです。何十年もの間、医師と患者の関係は、症状、既往歴、そしてケアを交わす二人だけのプライベートな会話でした。今、その空間に第三の要素が入り込み、シンプルながらも深い問いを投げかけています。ドイツの家庭医たちは、このデジタルツールを日々の業務に取り入れることについてどのように感じているのか、そして彼らは隣人を治療する方法を決めるために、このツールが手助けすることを許容する準備ができているのだろうか、という問いです。

フィリップス・マルブルク大学の家庭医学研究所の研究者たちは、ドイツの家庭医に直接尋ねることで、この問いの答えを探りました。彼らは2026年2月から6月にかけて調査を実施し、全国の個人診療所、グループクリニック、および医療センターの医師に対し、彼らの経験を共有するよう依頼しました。目的は、将来起こりうることを推測することではなく、まさにその瞬間に実際に起きていることを明確なスナップショットとして捉えることでした。アンケートに回答した206人の医師に対し、どのツールを、どの程度、どのようなタスクのために使用しているかを尋ねました。また、これらのツールをもっと活用するのを妨げている障壁は何か、モデルが提供する情報の信頼性をどう考えているか、そしてこの技術が医師と患者の絆をどのように変えると考えているかについても調査しました。

結果は、これらのデジタル助手がすでに風景の一部となっているものの、その役割はまだ定義されている最中であることを明らかにしました。調査対象となった医師の約80パーセントが、専門的な業務の中で大規模言語モデルを使用していると答えました。最も人気のあるツールはChatGPTであり、何らかのモデルを使用している人の約3分の2がこれを使用していました。しかし、医師によるこれらのツールの使い方は非常に限定的でした。彼らは通常、コンピュータにとって明白と思われるような、患者の報告書作成や事務作業の処理には使用していませんでした。むしろ、知識や意思決定の支援を主な目的としてこれらのモデルを利用していました。医師が馴染みの薄い稀な疾患に遭遇したり、治療計画を再確認する必要が生じたりした際、彼らはモデルに情報を求めました。医師たちは、未知の医学的トピックを深く掘り下げたり、診断プロセスをサポートしたり、治療の提案を生成したりするために、これらのツールが非常に有用であると感じていました。

このような利用の広がりにもかかわらず、医師たちは健全な警戒心を持ってテクノロジーに接していました。これらのモデルをより自由に活用することを妨げている最大の要因は、提供される情報が間違っているかもしれないという恐怖でした。これらのモデルは、自信に満ちた口調で回答しながらも、事実としては誤っている答えを出力することがあることで知られており、研究者たちはこれを重大な懸念事項として指摘しました。この正確性への懸念に加え、医師たちはデータ保護や責任に関する法的グレーゾーンについても懸念を抱いていました。もしモデルが不適切なアドバイスを行った場合、誰が責任を負うのか。こうした不確実性が、多くの医師がツールをワークフローにより深く統合することを躊躇させる要因となっていました。興味深いことに、これらのモデルを最も頻繁に使用している医師は、一般的に若く、専門的な経験年数が短い傾向にありましたが、使用頻度に男女差は見られませんでした。

研究では、医師が患者と向き合っている診療の瞬間についても詳しく調査しました。41パーセントの医師が、患者が診察室にいる間にこれらのモデルを使用していることを認めましたが、注目すべきは、その多くが患者に告げずに使用しているという点です。全回答者のうち約26パーセントが、患者に開示せずに診座中にツールを使用していると答え、開示することに前向きであると答えたのはわずか16パーセントでした。この実践と透明性の間のギャップは重要です。なぜなら、半数の医師は、もし患者が医師がAIツールを使って助けを得ていることを知ったとしても、実際には肯定的に反応するだろうと考えているからです。医師たちは、患者がオンラインで症状を調べたからといって、受診をやめることはないと考えていました。むしろ、患者がこれらのモデルから得た情報を持って来院することは、より深い議論につながり、診察を「患者、医師、そして患者が持ち込んだ情報」による三者間の対話へと変えるだろうと予想していました。

おそらく、専門職としての将来において最も心強い発見は、医師たちの自身の役割に対する見解でした。大多数の医師は、これらのモデルが自分たちの代わりを務められるという考えを断固として拒否しました。彼らは、ツールは事実やデータの処理には役立つものの、共感する能力や、複雑で現実的な状況を切り抜けるために必要な深い専門知識を再現することはできないと考えています。ほとんどの医師は、これらのツールに関する自身の知識はまだ不十分であると感じており、大多数が、これらを安全かつ効果的に使用するための正式なトレーニングを受けたことがないと考えていました。それでも、学ぶ意欲は強く、約3分の2が将来的にトレーニングに参加する意欲を示しました。

将来を見据えて、調査対象となった医師たちは、これらのツールが今日における聴診器やコンピュータのように、プライマリ・ケアの標準的な一部になると予想しています。彼らは、テクノロジーが向上し、それを取り巻くルールが明確になるにつれて、より頻繁に使用するようになるだろうと考えています。この研究は、人工知能の家庭医学への統合が、「もし行うか」の問題ではなく、「どのように行うか」の問題であることを示唆しています。それは、医師たちが自身の仕事をより容易にし、より情報に基づいた意思決定を行いたいという願いによって、ゆっくりと進んでいくことになるでしょう。ただし、それはツールが信頼でき、法的な枠組みが明確であり、ケアの人間的な要素が診療の中心であり続けるためのトレーニングが用意されている場合に限られます。