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生成型AIが、臨床医、患者、システムにこれまで不可能だったことを可能にする方法
Surfing the Tsunami: Why AI Will Redefine the Future of Healthcare
How generative AI empowers clinicians, patients, and systems to do what we never thought possible
https://philipmcmillan.substack.com/p/surfing-the-tsunami-why-ai-will-redefine
この対談のわかりやすい解説記事
https://note.com/alzhacker/n/nc7c7ed72fb7a
フィリップ・マクミラン博士
2025年6月15日
ここ数年間、私は世界中のオピニオンリーダーたちと話をしましたが、ロバート・パール博士との最近の会話ほど印象に残ったものはほとんどありません。形成外科医として訓練を受け、米国最大級の医療グループであるカイザーパーマネンテの医療グループ元最高経営責任者（CEO）であるパール博士は、大規模な医療システムを率いた経験があるだけでなく、私たちの目の前に迫る抜本的な変革を予見しています。その変革の原動力となるのが、生成型 AI です。
私は、彼のルーツに興味を持って会話を始めました。なぜ形成外科を選んだのか？なぜ口蓋裂なのか？そして、彼が語った物語は、情熱、奉仕、そして有意義な変化を生み出そうとする揺るぎない意欲について、多くのことを物語っていました。その同じ心が、人工知能、特に ChatGPT のようなツールが、医療の成果に測定可能な変化をもたらすことを世界中に理解してもらうという彼の取り組みの原動力となっています。
この会話が重要な理由は、私たちが今いるこの瞬間にあるからです。これは未来の予測ではありません——今です。パールは医療の現状を、ビーチに立って海が後退していくのを見ている状態だと表現しました。技術的な変化の津波が迫っていることに気づいていないのです。大多数の人は、信じられないと呆然と見つめるか、逃げ出そうとします。賢い人々はサーフボードを掴んで波に乗るために漕ぎ出します。それが私たちが今直面している選択です。
パールは、現在の生成AIと過去の狭義のAIの違いを明確にしました。過去のシステムは、小さな限定されたデータセットで訓練されていました。それらはツールに過ぎず、限定的で専門的で、しばしば期待外れでした。現在私たちが持っているものは全く異なるものです。生成AIは広範です。それは、これまで出版または記録されたほぼすべての情報を収集し、階層的に整理し、信頼性に基づいて重み付けし、強力な予測可能な洞察に統合します。
もはや、マンモグラフィからがんを診断するだけではありません。症状が現れる前に、数百万人の人が慢性疾患を予防する手助けをすることです。パールは、適切な応用があれば、生成AIは脳卒中、心臓発作、腎不全、がんの最大50%を予防できると主張しています。これはユートピアではありません。臨床的な可能性です。
当然、私は彼に反論しました。AIがそれほど優秀なら、医師の未来はどうなるのでしょうか？専門医の数を減らすべきなのでしょうか？高度なスキルを持つ臨床医の職が奪われるリスクはないのでしょうか？パールは動じませんでした。彼はその懸念を認めつつも、パラダイムシフトを提案しました。目標は臨床医を置き換えることではなく、彼らの影響力を拡大することです。真の敵は「医師が多すぎる」ことではなく、「予防可能な病気が多すぎる」ことです。彼の公式は強力です：専任の臨床医＋empowered patient（自己決定権を強化された患者）＋生成AIは、いずれかの要素単独よりも常に優れた成果を上げます。
現在医学の分野に参入しようとしている人々に対する彼のメッセージは明確でした。先頭に立ち、これらのツールを活用し、測定可能な成果を上げる方法を学べ、と。人格よりもパフォーマンスが評価される世界では、それがあなたの強みとなるでしょう。そして患者についてはどうでしょうか？システムの変化をただ待つのではなく、ツールを活用し、診察の前に自分で知識を深め、自分の解決策の一翼を担ってください。
パール氏の信念は理論的なものではありません——結果に基づいています。カイザー・パーマネンテで、彼は心臓発作の死亡率を30%、大腸がんの死亡率を40%削減し、協調的で先見性があり、テクノロジーを活用したシステムが本当に何ができるかを示しました。しかし、そのモデルにも限界がありました。医療システムにおける人的労働のコストは依然としてボトルネックです。それが生成AIが従来の枠組みを破る点です。
インタビューの最後に、パールが言った言葉が私に残りました。彼はこれを、医療を改善するだけでなく、人々を真に力付ける一生に一度の機会と見なしています。そして、その窓は狭まっています。医療従事者と患者がリードしなければ、企業がリードするでしょう。そして、彼らは同じ優先順位を持っていないかもしれません。
私が得た教訓はこれです：今が受動的であるべき時ではありません。医師であろうと政策立案者であろうと、単に長生きで健康な人生を送りたい人であろうと、AIの波は既に到来しています。逃げるか、乗るかです。
私は乗ることを選びました。
基本分析
登場人物
フィリップ・マクミラン（Philip McMillan）：インタビュアー兼司会者。医師であり、パンデミック期間中から世界中の専門家にインタビューを行っている。科学の革新的側面に関心を持つ。
ロバート・パール（Robert Pearl）：カリフォルニア在住の形成外科医。イェール大学卒業、スタンフォード大学で研修。口唇口蓋裂（こうしんこうがいれつ：生まれつき唇や口蓋に裂け目がある先天性疾患）を専門とする。元カイザー・パーマネンテ（1200万人のアメリカ人に医療サービスを提供する統合医療システム）のCEOを18年間務めた。現在はスタンフォード大学医学部・ビジネススクール教授。年間40〜50の会議で基調講演を行い、フォーブス誌に寄稿。ポッドキャスト「Fixing Healthcare」を主宰。最新著書「ChatGPT MD」の利益は全て国境なき医師団に寄付している。
対談全体のメインテーマ
メインテーマを約200字で解説
医療分野における人工知能（AI）の革命的変化とその影響について。従来の「狭いAI（ナローAI）」と新世代の「生成AI」の違い、医療従事者と患者双方への影響、そして医療制度全体の変革の必要性を議論している。パール博士は、生成AIが医療コストを削減しながら質を向上させ、慢性疾患管理を革新する可能性を強調し、医療従事者は技術を恐れるのではなく積極的に活用すべきだと主張している。
トピックの背景情報や文脈
議論の主要なポイント
- 従来のナローAIと生成AIの違い：狭いAIは特定のデータセット比較に限定されるが、生成AIは全てのインターネット情報から学習し包括的な回答を生成する
- 医療における人材不足と燃え尽き症候群：医師は17分間隔で患者を診察し、推奨される全ての診療を行うには1日27時間必要という現実
- 慢性疾患管理の重要性：現在の医療の70%を占める慢性疾患を効果的に管理できれば、心疾患・脳卒中・腎不全・がんの30〜50%を予防可能
- 経済モデルの変革：出来高払い制度から包括払い制度への移行の必要性
提示された具体例や事例
- マンモグラフィー診断：AIが人間より10%優れた性能を示す放射線診断の例
- 肩関節損傷の診断：ChatGPTが回転筋腱板断裂を正確に診断し、適切な治療方針を提示した実例
- COVID-19期間の優先順位付け：マンモグラフィー検査の優先順位をAIで決定し、最高リスク患者10%を特定
- 慢性疾患予防：CDCデータによると、最良の医療グループレベルで慢性疾患を管理できれば心疾患等の30〜50%が予防可能
結論や合意点
- 医療従事者と患者、生成AIの三位一体が単独よりも指数関数的に効果的
- 変化に抵抗するのではなく、技術を活用して医療の質向上とコスト削減を実現すべき
- 医学教育カリキュラムの根本的見直しが必要
- 患者の事前学習による医師との協力関係の重要性
特に印象的な発言や重要な引用（複数）
パール博士：「献身的な臨床医と力を得た患者、そして生成AIの組み合わせは、これら三つのうちどれか単独よりも指数関数的に大きな成功と効果をもたらすでしょう」
パール博士：「アメリカでは今日、誤診により40万人が死亡し、さらに40万人が永続的な障害を負っています。このツールはそれを防ぐのに役立ちます」
マクミラン博士：「これは津波のような変化です。海辺にいて、突然水が引いていくのを見て、津波が来ることに気づくようなものです。何人かは立ち尽くして見つめているかもしれません。数人は逃げようとするかもしれませんが、これはサーフボードを掴んで水に向かって走り、波の上に乗るためのアプローチが必要なのです」
サブトピック
0:02-1:22 導入部：医療におけるAIの重要性
マクミラン博士が対談の目的を説明。AIが医療に与える急速な変化の重要性を強調し、消費者、臨床医、管理者など医療に関わる全ての人に関連することを述べている。世界トップクラスの専門家としてパール博士を紹介している。
1:22-5:09 パール博士の経歴と専門分野への道のり
パール博士の学歴、形成外科医としてのキャリア、なぜ口唇口蓋裂治療を選んだかの経緯を詳述。大学時代の政治的な経験から医学の道へ進み、心臓外科から形成外科に転向した理由として、ミッション活動での充実感を挙げている。現在も年に一度フィリピンでの医療ミッション活動を継続している。
5:09-12:05 従来のAIと生成AIの根本的違い
パール博士が2000年頃から始まった「狭いAI」の限界について説明。マンモグラフィー診断を例に、特定データセット比較の制約を述べる。一方、生成AIは全インターネット情報から学習し、医学雑誌や教科書の情報に基づいて包括的回答を生成する革命的技術であることを強調。人工汎用知能（AGI）への到達が2〜5年以内と予測している。
12:05-18:00 医療における変化のスピードと規模
iPhoneの普及による社会変化を例に、生成AIの成長速度を説明。毎年倍増する処理能力により、5年後には32倍、10年後には1000倍の性能向上が予想される。ロンドンのタクシー運転手がGoogle MapsとUberにより置き換えられた例を引用し、医療における同様の変革の可能性を示唆している。
18:00-23:33 大規模データ活用の可能性と医療従事者への影響
英国の5700万人の匿名化医療記録データ活用を例に、生成AIの潜在能力を論じる。COVID-19期間のマンモグラフィー優先順位付けの実例を紹介。慢性疾患の効果的管理により心疾患・脳卒中・腎不全・がんの30〜50%予防可能という統計を提示し、医療従事者の雇用への懸念に対して、病気を減らすことで医療従事者の負担軽減と満足度向上が可能と反論している。
23:33-29:29 現在の医療システムの問題点と解決策
アメリカの医師が17分間隔で患者診察を行う現状と、推奨診療を全て行うには27時間必要という矛盾を指摘。燃え尽き症候群の根本原因として、不可能なタスクを強いられることを挙げる。生成AIを活用した予防医学への転換により、経済的圧迫から解放され、医療従事者の充実感回復が可能であると主張している。
29:29-37:11 技術進歩のスピードと実用化への道筋
Runway（動画編集AI）がGoogle Veo 3に短期間で追い抜かれた例を引用し、技術進歩の加速度を示す。著書執筆時の18ヶ月遅れの情報が現在は最新になっているという変化の速さを強調。精神健康分野での患者向けツールが既に臨床医の監督なしで利用可能になっている現状を紹介している。
37:11-45:02 ビジネス機会と医療従事者の対応戦略
医療従事者が主導権を握らなければ営利企業や投資会社が主導することになる警告。出来高払いから包括払い・価値ベース支払いへの転換の重要性を強調。専門分野への影響として、プライマリケアの重要性増大と専門医の役割変化を予測。手術分野では経験豊富な医師への集約化が質向上につながると述べている。
45:02-49:05 新世代医療従事者への助言
医学部卒業直後の医師への具体的アドバイス。技術を活用して優れた治療成果を示すことで競争優位性を獲得する重要性を強調。現在は医師の技術的能力が客観的に測定困難なため、親しみやすさや人間関係が紹介の決め手となっているが、AIにより客観的成果測定が可能になることで真の医療の質が評価される時代が来ると予測している。
49:05-54:42 患者向けの具体的活用方法と技術への情熱
患者がChatGPTを使用する際の注意点として、個人情報保護のため匿名化して入力することを推奨。医師受診前の事前学習により、より良い質問ができ、正確な診断につながると説明。パール博士の技術への情熱の源泉として、人命救助への献身と、これまで困難だった医療の質向上が技術により実現可能になったことへの興奮を語っている。
54:42-58:46 総括とメッセージ
最終的なメッセージとして、医療従事者には技術の信頼性確認を、患者には教育された消費者になることを推奨。月刊ニュースレターの調査結果として、AI利用者が25%から75%に増加し、90%以上が信頼性と有用性を認めていることを紹介。献身的臨床医・力を得た患者・生成AIの三位一体が最も効果的であることを強調し、協力して世界の医療改善を目指そうと呼びかけている。
トランスクリプション
主要トピック
1. AI技術の医療革命：従来のナローAIから生成AIへの転換
2. 医療における現在の課題と AI による解決策
3. 患者のエンパワーメントと医師との協働
4. 医療ビジネスモデルの変革
5. 医療教育の未来
6. 臨床医と患者への実践的アドバイス
### AI技術の医療革命：従来のナローAIから生成AIへの転換
フィリップ・マクミラン（Philip McMillan） 0:02
過去数年間、特にパンデミック期間中、私は世界中の人々にインタビューを行ってきました。私は科学のあらゆる側面、進歩的で革新的な思考を持つものを見るのが好きです。そして、私たち一人ひとりが何らかの形で触れることになる最大の分野の一つが、人工知能です。これを聞いて、すぐに目を回す人もいるかもしれませんが、今日私が注目するのは、ヘルスケアとの関連における人工知能の役割です。
これは非常に重要なことです。なぜなら、健康の提供方法において、極めて急速な変化が起こると予想されるからです。これは消費者としてのあなたに関わることです。臨床医、医師、管理者、ヘルスケアに関わるすべての人に関係します。そして光栄なことに、今日は世界最高峰の専門家の一人とお話しする機会を得ました。それでは早速、カリフォルニア在住のロバート・パール（Robert Pearl）博士をお迎えしましょう。
ロバート・パール 1:22
はい、そうです。今日ここにいて、大西洋の両側でお話しできることを嬉しく思います。
フィリップ・マクミラン 1:28
素晴らしいです。皆さんに、あなたがどのような方で、AI に関してどのような専門性をお持ちなのか、一般的な自己紹介をしていただけますか。
ロバート・パール 1:40
私はトレーニングによって形成外科医です。イェール大学に行き、スタンフォード大学でレジデンシー（専門医研修）を行いました。口唇裂と口蓋裂（先天性の唇や口蓋の裂け目）の子どもたちに焦点を当て、その後キャリアを通じて管理職の役割を担い、アメリカ全土にいる1200万人のアメリカ人をケアするカイザー・パーマネンテ（Kaiser Permanente：統合型医療システム）のCEOになりました。主に東海岸と西海岸にいる患者をケアしています。
その後、より広くメッセージを広めることを決意しました。18年間その職を務めた後、その地位を離れました。現在、私はスタンフォード大学医学部とスタンフォード大学ビジネススクールの教授を務めています。また、アメリカと世界中で年間40〜50の会議で基調講演を行っています。フォーブス誌に寄稿し、毎週火曜日の夜に「Fixing Healthcare」というポッドキャストを配信しています。
また、私のウェブサイト「RobertPearlMD.com」もあります。私の最新の著書は『ChatGPT MD：AI が力を与える患者と医師がいかに医学のコントロールを取り戻すか』で、すべての利益は世界的な素晴らしい慈善団体である国境なき医師団に寄付されます。
フィリップ・マクミラン 2:52
すごいですね。私でさえ感銘を受けました、ロバート。これは印象的です。私の視聴者の皆さん、これは有名人との瞬間です。今、ロバートと一緒にいます。形成外科のバックグラウンドについて教えてください。口蓋裂に注目したと言われましたが、視聴者に簡単に説明していただけますか。なぜ豊胸手術をしなかったのですか？形成外科で他にもたくさんのことができたはずですが。
ロバート・パール 3:28
実際、始まりから話す必要があります。大学に早く入学し、17歳で始めたとき、大学教授になりたいと思っていました。1年生のときに、私のメンターだった人物—彼は最終的にアメリカの非常に名門校であるリード大学の学長になりました—が、優秀だったにも関わらず、彼の政治的立場が原因でテニュア（終身在職権）を得られませんでした。信じがたいことですが、その時点で私は医学に進むことを決めました。政治的でない何かを求めていたからです。振り返ってみると、明らかに完全にばかげていました。
スタンフォードに行き、実際にはノーム・シャムウェイという医師の下で心臓外科医になるつもりでした。彼はアメリカ初の移植外科医で、南アフリカのクリスチャン・バーナードに続く医師でした。心臓外科医になることを愛していましたが、形成外科でローテーションをする機会があり、学科長のドン・ラブが私を他国でのミッション活動に連れて行ってくれました。そこで1日12時間、次々とケースを手術し、人生で最もエネルギーと活力に満ちて帰国しました。
人々を助け、1時間から1時間半で人間の人生を変えるという概念が私を大いに興奮させ、形成外科に転向しました。口唇裂と口蓋裂の子どもたちを治療するためです。今でもそれを続けており、昨年は15回目のミッション旅行でフィリピンに行きました。
医療における現在の課題とAIによる解決策
フィリップ・マクミラン 5:09
素晴らしいです。ロバート、あなたのそのような心と焦点を持っていることは、あなたについて多くを物語っています。これは称賛に値することだと思います。多くの臨床医や医師にとって、奉仕し人々を助けることを駆り立てる情熱があることを人々に覚えておいてもらうことが重要だと思います。そこで美しく表現されていました。
では、人工知能に関する質問に移りましょう。基本的なポイントの一つは、多くの人がそれをただのAIだと軽視することです。それは永遠に存在してきたものです。現在起こっていることと過去に起こっていたことをどのように区別しますか？
ロバート・パール 5:57
私も懐疑論者の一人でした。高校時代からテクノロジーに関わってきましたが、ナローAI（狭義のAI）と呼ぶものは見えていませんでした。これらは2000年頃に設計されたツールでした。これは、アーキテクチャを変更し、人間の脳が組織化されているのと同じ生物学的方法に移行した時期でした。ニューラルネット（神経網）と呼ばれるもの、互いに相互接続する複数レベルの思考を見るようになりました。
ナローAIツールの構築方法は、2つのデータセットがアプリケーションに与えられ、それらを比較するというものです。癌を示す5000のマンモグラフィー（乳房X線写真）と、正常であるか良性疾患のみを持つ5000のマンモグラフィーを取り、プログラミング技術を使用して2つを比較するようアプリケーションに求めます。すると、多くは人間の目では見えず、人間の脳では理解できない、2つの間の50〜60の微細な違いを見つけます。そして、それぞれに確率要因を加え、テストすることができ、この場合、ツールが人間より10%優れた性能を発揮できることがわかります。
アメリカのFDA（食品医薬品局）によって承認されたこのようなアプリケーションは約1000あります。しかし、これらには2つの課題があります。第一に、ツールが狭義的であることです。マンモグラフィーの研究を行ったとしても、乳房に隣接する肋骨や胸部、肺のX線は読むことができません。しかし、第二のより重要な問題は、ナローAIツールの動作方法がデータベース間の微細な違いを拡大することであり、これが私がワトソンや医療を革命化すると約束された他のツールの懐疑論者だった理由です。
それらが訓練されたデータ、これは電子健康記録に関するデータですが、十分に正確ではありませんでした。あなたの医師が10点中5点と言う痛みと、私の医師が10点中6点と言う痛みでは、誰がより痛いのでしょうか？完全に主観的であり、それがこのデータが臨床実践に翻訳されることがなかった理由です。
フィリップ・マクミラン 8:20
これは本当に重要なポイントだと思います。確かに放射線学の観点では、動脈などを見るさまざまな方法や、それがもたらすことができる詳細、マンモグラフィー、疑わしい癌や母斑などを見る皮膚関連ツールについても考えています。これは非常に限定的ですが、我々はこれが機能するのを見てきました。そのため、多くの人々は「さあ、どれだけ良くなるのか？それをより良くするために他に何ができるのか？」と自問しています。
しかし、現在ここにあるAI、私がAIに対する類推は正当性があります。間違っていたら教えてください。現在使用しているAIを考えるとき、私はそれをジャックと豆の木に例えています。このものは非常に驚異的で、どうやってそれを思いついたのかさえわからないと思います。何かの種を見つけて、それを植えたようなもので、これはどこで何ができるかわからない方法で成長しています。あなたが言ったナローAIと比較して、どのように説明しますか？
ロバート・パール 9:37
あなたが言った理由でAIについて話すのをやめるべきだと思います。それは記述的ではありません。我々はこれを生成AI（Generative AI）と呼びます。私が著書を『ChatGPT MD』と呼んだのは、OpenAIとは関係がないことを明確にしたいのですが、GPT MDという響きが好きで、書籍のタイトルとして流れが良く、完全だからです。
これらは異なって設計されています。これが行うことは、存在するすべての情報、インターネット上のすべて、すべての医学教科書、発表されたすべての学術論文、見つけることができるすべての情報を取り、それを使用して事前訓練され、次に変換されます。査読済みジャーナルからの情報は、個々の臨床医によって発表されたものよりも価値があると見なされます。学術機関からの情報は、コミュニティ実践から出たものよりも価値があるとされます。後者が良くないということではありません。ただ、この関係を確立する必要があるのです。
そして「G」は、あなたが尋ねることができるあらゆる質問に対する答えを生成することです。美術コースを受講したことがなくても、レンブラントのような絵を描くことができます。楽器を演奏したことがなくても、ドレイクやウィークエンドのような歌を作曲できます。ちなみに、平均的なプログラマーと同様にコンピューターをプログラムすることもできます。医学では、診断を行うことができるようになります。
我々は長い間、AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）と呼ばれるものについて話してきました。これは、アプリケーションや技術ツールが人間と同じくらい優秀になる時です。我々はそれに入ろうとしています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは2年後だと言いました。アンソロピックのCEOは3年後と言いました。Googleの創設者であるセルゲイ・ブリンは4年後と言いました。今後5年以内のどこかです。
その日が来ると—そしてそれは間もなく来ます—医学は変わらなければなりません。なぜなら、今度はテクノロジーが同僚になり、従属的なものや単に管理業務に使用されるものではなくなるからです。
フィリップ・マクミラン 12:05
時々、私は人々に2008年か2009年頃、iPhoneが最初に出た時に戻って、現在の我々の状況を考えるように言います。その技術を10年間使用するまでに、それは完全に世界を変えていました。例えば、イギリスでは、ロンドンでタクシー運転手になるには、実際にロンドンの地図を勉強する必要があり、彼らは隅々まで知っていました。そして突然、Google マップが登場し、その後Uberが現れ、どこからでも来て、ロンドンを知らなくても、それらのタクシー運転手よりも良く競争できるようになりました。ヘルスケアで起こるのは、そのような劇的で地震的な変化になるでしょうか。
患者のエンパワーメントと医師との協働
ロバート・パール 13:05
あなたの話が大好きで、私が最初の著書『Mistreated』を出版したときのことを思い出させます。それ以前に、『Mistreated』で私の父について話したのですが、2007年にiPhoneが最初に出たとき、父が私に電話をかけてきて、「ロビー、君はテクノロジーが大好きだね。iPhoneを買ったんだ」と言いました。私は「すごいね、お父さん。iPhoneで何をするつもり？」と聞きました。彼は「車のトランクに閉まっておいて、事故に遭ったら助けを呼べるようにするんだ」と言いました。それが彼が思いつく最大のことでした。彼は、あなたが言うように、当時のほとんどの人より先進的でした。
答えは「はい」です。そして、ChatGPTとすべての大規模言語モデル（Large Language Models）と呼ばれるものの成長—それはGoogleのGeminiや、アンソロピックの Claude かもしれません—は毎年2倍の力を持つようになっています。iPhoneは毎年2倍の力を持つようにはなりませんでした。毎年2倍の力を持つということは、今から5年後には今日より32倍強力になることを意味します。10年後には1000倍強力になります。
これは、あなたの車が5年後に飛行機と同じ速さで、10年後にロケット船と同じ速さで走ることに相当します。iPhoneと比較すると、はい、我々が見た使用事例の上昇軌道を持つでしょうが、5年後にここにあるものは、今日の平均的な人にとってほとんど想像できないものです。
フィリップ・マクミラン 14:36
あなたが話しているときにアイデアを捉えたかったのですが、iPhoneと軌道などに言及しているとき、私はそれを変化の津波に例えています。ビーチにいるようなもので、突然水が引いているのを見て、津波が来ることに気づくのです。何人かは立って見つめるかもしれません。何人かは後ろに逃げようとするかもしれませんが、これはほとんどサーフボードを掴んで水に向かって駆け出し、波の頂上に乗ってサーフィンできるようにするようなものです。今、ヘルスケアから必要とされるのは、そのようなアプローチですか？
ロバート・パール 15:25
まったくその通りです。アメリカでは今日、医師が苦労しており、この国で経済的圧力が高まるにつれて、支払者—我々はしばしば政府だけでなく、ビジネス支払者についても話しています。商業的支払者は削減し続けています。そのため、彼らは毎日より多くの患者を診なければなりません。17分ごとに患者を診ており、充実感の欠如、不満の増大があります。我々はそれをバーンアウト（燃え尽き症候群）と呼んでいます。
私が理解するところでは、イギリスでも国民保健サービス（NHS）で同様のことが起こっています。それも医学の経済学によって苦労しており、プロバイダーとケアの受益者の両方に波及しています。現在の道を歩み続けることを信じる人は誰でも—再び、私は自分の国について話し、批判することにより快適に感じますが、あなたに訂正していただけますが、イギリスでも同じくらい真実だと思います—自分自身を欺いています。
今日の問題はより悪化するだけです。ヘルスケアコストを下げ、国家赤字に対処し、現代医学の経済的・財政的困難を解決しようとする圧力は、これらの国々でのみ増大します。制限し圧迫し続けるだけでは、問題を悪化させるだけだと私は信じています。
我々が始める必要があるのは、人々を健康に保つことに向けてメンタリティを転換することですが、それを行うツールがありません。確かに、よりよく食べ、運動し、予防スクリーニングを受けるように言うことはできますが、存在する時間内でそれを効果的に行うツールが実際にはありません。
何千年もの間、すべての産業で、テクノロジーが人間がそれを成し遂げるのを助けることがわかっています。アメリカでは、世紀の変わり目—1800年代から1900年代への変わり目—において、全アメリカ人の半分が農民でした。今日では5%未満が、当時存在したよりもはるかに多くの作物を育てています。違いは何でしょうか？トラクターとその他の技術です。鉄鋼生産や農業、または時代を通じて本当に他のあらゆる産業に適用されるのと同じことが、医学にも適用されると私は信じています。
フィリップ・マクミラン 18:00
イギリスで最近行われたことについて考えています。これを行ったことについて彼らに称賛を与えなければならないと思います。一部の人々はその倫理について議論するかもしれませんが。しかし、彼らは5700万のデータポイント、健康記録を取り、それらを匿名化しました—つまり、誰であるかわからないようにしましたが、認められているように、AIは非常に優秀なので、本当に望めば、おそらく解決することができるでしょう。しかし、それをミックスに投げ込み、AIの速度と成長に基づいて「これを解決してください」と言うだけです。そのようなデータで何をすると思いますか？
ロバート・パール 18:45
これは素晴らしい例で、あなたが話しているのは、なぜ私が将来の生成AIについて非常に楽観的であるかの理由です。ほとんどの産業と生成AIのほとんどのアプリケーションでは、モデルを訓練するデータが不足しています。我々はデータのほとんどを捨てています。病院のベッドサイドに置かれた場合、モニターがあります。それらはテラバイト（10の14乗のゼロが後に続く）と呼ばれるデータを生成しますが、我々はその97%を捨てています。
データセットを比較するナローAIツールがしたこととは異なり、生成AIツールはそれを取り、それらの経験から学習します。レジデント（研修医）を開業医になるよう訓練するのと同じ方法で、彼らは開業医の実践を見て、それを模倣することを学びます。それを学んだ後、結果を見ることができ、この状況では最良から学ぶことができ、それが非常に異なることになります。
このテクノロジーは、あなたが言うように、5700万の異なる記録を見て、結果を見て、物事を見つけるために作られています。COVID期間中に非常に興味深いことがありました。ご存知のように、人々はCOVID患者の周りにいたくないので、必要な診断、予防スクリーニングを実際に受けに来たがりませんでした。そのため、私が率いていた組織で行われたマンモグラフィーの数は著しく減少しました。
COVIDが終わり、今では誰もが来たがり、マシンの数は一定なので、優先順位をつけなければなりません。どのように優先順位をつけますか？多くの情報に基づいて優先順位をつけることができますが、代わりに我々が行ったのは、OpenAIによるリリース後であったため、生成AIを使用することでした。以前に行われたマンモグラフィーを見て、誰が最大のリスクにあるかを判明させるためです。
これについて考えてみてください。どのように解決するのでしょうか？年齢に基づくか、家族歴に基づくかもしれません。これは実際にマンモグラフィーを見て、微細な変化を見ることができました。彼らはすでに癌を持っていましたが、今では最大リスクの10%の人々に焦点を当てることができます。それは素晴らしいことです。
慢性疾患を考えてみてください。アメリカのCDC（疾病予防管理センター）によると、今日最高の医療グループや医療システムが達成しているのと同様に慢性疾患を効果的にコントロールできれば、心臓発作、脳卒中、腎不全、癌の30〜50%を排除できるでしょう。そして自分に尋ね始めてください：心臓発作、脳卒中、癌、腎不全の30〜50%がもはや起こらなかった場合、イギリスで何が起こるでしょうか？アメリカで何が起こるでしょうか？人口の健康に何が起こり、医療費に何が起こるでしょうか？それらは急落するでしょう。
これが我々が持っている機会です。以前にそれができなかったわけではありません。再び、私がカイザー・パーマネンテのCEOだったとき、品質結果でアメリカをリードしていましたが、それを達成するために数百人の非常に高価な看護師と薬剤師を使用しました。したいことすべてを行う余裕がなく、頭割り制度（capitated system：予め決められた金額で医療を提供する支払いシステム）、前払いケアシステムの償還を通じてどのように支払われるかのために多くを投資しました。
生成AIは、あなたが言うように、5700万人にわたって週末を通してそれを行うことができます。これは我々がこれまでに持ったことのない素晴らしい機会であり、突然それが我々の前にあります。課題は、それをどのように受け入れるかです。
フィリップ・マクミラン 22:35
ここであなたに挑戦させてください。これは重要な質問です。あなたが話し、情熱が伝わってくる中で、多くの臨床医が「ああ、いや、いや、いや」と考えるでしょう。なぜなら、彼らが考えているのはこれです：何年も前に自分に「2型糖尿病を解明して解決できたらどんなに素晴らしいだろう」と考えたことを覚えています。そして、2型糖尿病を解決すれば、その一つの病気だけで保健サービスでどれだけの仕事が壊滅するかを実感しました。
そのように考えると、医学校は成長し、より多くの医師が訓練されており、あなたが見ているものは、入ってくる多くの人々を恐怖のどん底に陥れています。彼らに何と言いますか？
ロバート・パール 23:33
この質問が大好きで、実際、来週フォーブスでまさにこのトピックについての記事が発表されます。なぜ実際にこれを恐れるべきではないと私が信じているのか。なぜそう言うのでしょうか？多くの異なる理由があります。一つの理由は、アメリカ、そしてイギリスでも同様だと思いますが、臨床医の不足があることです。人々を訓練しているにもかかわらず、人口は高齢化が進み、慢性疾患により頻繁になっています。
しかし、より重要な部分は、医療費について完全に間違って考えてきたことです。医療費のコストは、または医療費の解決策は、より少ない臨床医を持つことではありません。彼らは実際には総費用の小さな部分です。より少ない疾患を持つことです。
そして今、はい、国は「需要が少ないので、あなたたちの多くは必要ない」と言うことができます。それは出来高払い（fee for service）のメンタリティです。または我々は「見てください、我々はすでに—再びアメリカドルを使いますが—年間5兆ドル（約750兆円）を支出しています。年間6%上昇すると予測されています。理論的には、来年は30万ドル（約4500万円）になります。今後5年間、それを安定させるとどうなるでしょうか？」と言うことができます。
今日のシステムでは、それを達成するツールなしに、それは壊滅的でしょう。オフィスを運営できません。コストは上がっているのに、需要は変わっていません。しかし、前払い、価値払い型、頭割り制システムでは、今では素晴らしいことです。なぜなら、患者が深刻な病気を持つ可能性を30〜50%下げることができ、同じ金額で支払われるなら、収入を増やしたことになるからです。
また、人間には常に役割があると信じています。複数の理由でそう思います。まず第一に、このテクノロジーが医師が行うすべてのことができるようになるには長い時間がかかると思います。特に、深刻な病気、生命を脅かす病気、癌の問題を持つ患者にとって。これらは理論的にはアプリケーションによって行うことができる種類の会話ですが、人々は人間と話したがるでしょうし、人間のタッチについて何かがあります。
今日の課題から始める必要があると思います。オフィスであなたに会い、あなたが高血圧を持っているとします。薬を処方し、何と言いますか？「4ヶ月後にまたお会いしましょう」。4ヶ月後に戻ってきて、血圧はまだ上昇しています。何と言いますか？「白衣症候群です。さらに4ヶ月後に戻ってきてください」。
1ヶ月目に私の薬が十分でないことを確実に知っていたと想像してください。そうすれば、その薬を変更し、高血圧や糖尿病をより良くコントロールできます。または、あなたが心不全の悪化を起こして数日後にERにいることを知ることができます。今では、より迅速に介入できます。
あなたがメンタルヘルスの問題を持ち、うつ病と不安を抱えているとします。潜在的な自殺念慮について心配しており、何をしますか？2週間後に診察します。その間に何が起こるかは、わかりません。
病院を見てください。私は非常に健康な種類の人ですが、また非常に積極的なアスリートでスキーヤーでもあり、多くの崖から落ちて脚や腕、その他を骨折しました。そのため、病院にいたことがあります。看護師が朝8時に来て、正午に戻ってきます。その4時間の間に何が起こったのでしょうか？誰も知りません。モニターがあり、それは知っていましたが、実際にそのデータを持っている人はいませんでした。
我々が知っているのは、患者が医療外科病棟で悪化してICU（集中治療室）に行く場合、それを事前に予測でき、それを避けることができれば、死亡率を4倍下げることができ、明らかに関連するコストを節約できることです。
改善された健康とより低いコストの目標で、我々が行うことを拡大するためにこれを使用する機会があります。それが生成AIの応用を見るときに我々が話している本当の目標です。
フィリップ・マクミラン 27:42
あなたが話している間、私の心を漂わせ始めていました。私の心に浮かんだのは、あなたが言っていることでさえ氷山の一角に過ぎないということでした。これは非常に強力な技術で、どう言えばいいでしょうか？我々が実践し、運営している現在のレベルは、AIがその空間に入ってきて我々よりも多くのことをより良く行うことができるほど基本的ですが、あなたは正しいです。人間の心、人間の精神、人間の理想ができることで、我々が行っていることをはるかに超えることがあります。
AIは我々を解放し、通常はする機会がないことをできるようにしてくれます。実際にそれを反映し、人口の健康について考えると、あなたは正しいです。我々は人々が100歳まで健康でいられるポイントに向かって漂っています。一体何をするでしょうか？突然、我々が病気をそのような包括的なレベルで扱っているなら、世界の運営方法がどのように変わるでしょうか？それはほとんど恐ろしいものではありませんが、それを概念化することがほとんどできないほど大きいです。
ロバート・パール 29:29
あなたが言ったことを少し言い直す必要があると思います。最初に、データが言っているのは、100が正しい数字かどうかわかりませんが、慢性疾患などのより良い管理を通じて、我々の生命を7年延ばすことができ、そのうち6年は健康な年になると言っています。
そこで、我々は非常に異なる社会を見始めており、今日は病気の結果として虚弱である人々が生産的でいられる人々がいます。50年前の実践がどのようなものだったかを考えると—今では1970年代頃について話していますが—当時医師が見た問題のほとんどは急性の問題でした。腕を骨折し、我々は骨折を整復してギプスをしました。肺炎になり、抗生物質を処方しました。右下腹部痛があり、虫垂炎と診断して取り出しました。
慢性疾患は当時実際には存在しませんでした。今日では、臨床医への訪問の70%です。合併症を含めて、費用の少なくとも70%で、我々はまだ急性ケアモデル、医師のオフィスに基づくものを持っています。
なぜ世界中の臨床医が苦労しているのか、よく自問します。再び、アメリカのデータを使いますが、臨床医の50〜60%がバーンアウトを言っています。このポッドキャストの初期にあなたが始めたように、ミッション重視の人々だからです。彼らは必要なすべてを行う方法がないため、夜に帰宅して充実感を得られません。
行われた研究によると、プライマリケア医師が推奨されるすべてを行った場合、1日27時間かかるでしょう。それはできません。我々は人々に不可能なタスクを求めています。彼らに手抜きを強制しています。夜に疲れ果てて充実感を得られないままにしています。彼らが熱心に働かない、賢く働かない、または他のことをしないからではありません。タスクが増大したからです。
私のオフィスに入ってきて虫垂炎があるとします。術前に2回、術後に会い、1時間の手術を行います。糖尿病で入ってくると、今後50年間の人生で年4回、200回の訪問をスケジュールしなければなりません。
我々は助けが必要で、その助けは多くのお金で来ることになります。政府や企業のいずれもリソースを持っていないからです。それが真実ですが、技術、特に安価な技術を通じて来ることができます。今見てください、ChatGPTの無料バージョンがあり、メタ（Meta）からのラマ（Llama）と呼ばれるツールの無料バージョンがあります。中国から出てくるディープシートの無料バージョンがあります。
我々は無料のツールか、ChatGPTの無料バージョンがあるツールを見ており、本当にハイエンドを求める場合、フェラーリやポルシェ、イギリスではベントレーの費用ではありません。月20ドル（約3000円）で、ほぼすべての家族ができる費用です。月に2〜3回のラテを控えることでアクセスできます。
これは、政府がより貧しい層に費用を提供するか、全体的に人々や医療提供者によって全体的に、より豊かな層に提供するかに関わらず、すべての国のすべての人々が持つことができる非常にアクセス可能なツールです。
医療ビジネスモデルの変革
フィリップ・マクミラン 33:07
人々にとって圧倒的になることがあります。私はテクノロジーの分野にいます。その多くは私の兄弟が多くのテクノロジーと働いているからです。約2ヶ月半前に彼が「ランウェイ（Runway）は動画強化の次の大きな技術だ」と言っていたのを覚えています。彼は、リアルワールドでアイデアを実装できるポイントに技術が到達するのを何年も待っていたと言っていました。2ヶ月以内に、GoogleがVo 3を制作し、それを水没させました。これが進む速度は、人々にとってほとんど圧倒的すぎます。どうやって追いつくのですか？
ロバート・パール 34:02
あなたは全く正しいです。私が著書『ChatGPT MD』を書いたとき、私が利用できた情報は18ヶ月古いものでした。今日では最新です。本を書いたとき、実際にすべての情報を入力しなければなりませんでした。今では画像と音声でマルチモーダルです。本を書いたとき、AGIが来るのに10年かかると予測しました。今では5年未満です。
臨床医の監督なしに患者が使用するのに信頼できるツールを初めて持つのに10年かかると予測しました。今では、すでにメンタルヘルスツールがあります。あなたは正しいです。ペースは驚くべきものです。
しかし、最大の進化は、臨床医がそれを使用できる方法について話すことができるので、これについて何らかの話ができますが、非常に多くの方法があるため、患者を力づける方法です。
今年初めに、本が出版された後、私はポッドキャストに出演していました。ポッドキャストの最後に、インタビュアーが私に言いました：「パール博士、あなたはスキーヤーで医師ですね。私の夫がスキーで転倒しました。約30メートル（100フィート）滑り、腕が頭の上にあり、今では3ヶ月後ですが、肩がまだ痛み、その腕はもう片方ほど良く動きません。何が起こっているのでしょうか？」
私は「何を持っているか正確に知っていると思いますが、お願いがあります。あなたはこの番組でChatGPTを使ったことがないと言いましたね。家に帰って無料版をダウンロードし、すべての情報を入力して、技術があなたに何と言ったか教えてください。実際に何であると思うかについて私の考えを提供します」と言いました。
5日後、彼女が私に電話をかけ直してきました。「本当にありがとうございました。すべての情報を入力したところ、おそらく回旋筋腱板断裂があると言われました。診断を確立するためにMRIが必要で、ほぼ確実に手術が必要なので整形外科医に診てもらうべきだと言われました」。
これをGoogle検索と比較してください。肩が痛む理由が100通り、もう片方ほど良く動かない理由が50通りあるでしょう。そして、はい、医師に診てもらうよう言いますが、ほぼ確実に手術が必要だからではなく、自分を守るためです。
彼らは医師に診てもらい、「おそらく回旋筋腱板断裂があります」と言われました。MRIを注文しました。なぜMRIを注文したかを正確に知っていました。回旋筋腱板が何かを知っていました。手術後、「もし3ヶ月もっと待っていたら、筋肉が収縮してしまい、おそらく腱を骨に戻すことができなかっただろう」と言われました。
それが専門知識であり、臨床医として、我々は患者を力づける方法、彼らが力づけられることで何ができるか、そしてどのように我々がその解決策の一部になれるかを尋ね始める必要がありますが、全体の解決策ではありません。なぜなら、彼らが24時間365日、安価な費用でケアを受けることができる方法を見つけなければならないからです。
それが我々が向かっているところです：より高い品質、より簡単なアクセス、より大きな手頃さ。
フィリップ・マクミラン 37:11
その点に持ってくると、あなたは明らかに思想家、行動者、影響力のある人です。この空間でのビジネス機会はどこにありますか？それは単に動いているからです。臨床医はこの種の技術で先を行くために何をすることになっているのですか？
ロバート・パール 37:35
ビジネス側にアプローチする方法は実際に2つあり、もし臨床医がリードを取らなければ、他の人がするだろうと警告します。そして、それが営利企業やプライベートエクイティによってリードされる場合、結果は彼らと患者にとって最良ではないでしょう。彼らは企業や投資機関の最優先事項にはならないでしょう。
そこで、人々が考える必要がある大きな部分だと思います。では、どのように行われるかもしれませんか？私は、臨床医が我々のビジネスモデル、経済モデルをどのように変更できるかを見つけることができると思います。私が言うように、出来高払いから前払い価値払い、頭割り型モデルに移行することです。
はい、政府であれ、お金を支払っている企業であれ、他の人々が一緒に来て、必要となる種類の投資を喜んで行うために必要になるでしょう。どのようにそれを行い、現在利用可能な生成AIツールを使用できるでしょうか？ChatGPT、Gemini、Claudeと言いましたが、患者をより健康に保つことができます。
これは、我々がリードを取れば、すべての学会とすべてのジャーナルによって何千もの記事が発表される場所だと思います。新しい手順や新薬と同じ方法で、その知識を共有すべきだからです。これは技術の新しい応用になるでしょう。ジャーナルの50%が将来このことになるでしょう。
しかし、代替の方法は、企業がボット（bots）と呼ぶものを作成することです。人々はその言葉が好きです。私はその言葉が好きではありません。それは実際には、上に音声認識ソフトウェアを置いたアプリケーションに過ぎませんが、彼らのために同じことを行うことができるボットです。患者の糖尿病管理を助け、患者の高血圧管理を助けます。患者を力づけるのではなく、自分たちのためではなく、人々のためにこれらのことを行うでしょう。
そしてもちろん、彼らはサービスに多額を請求し、革新と技術と医学において、コストを下げるのではなく上げる悪循環に戻るでしょう。新技術がより少ないコストではなく、より多くのコストを要する唯一の産業だと思います。
医療教育の未来
フィリップ・マクミラン 39:58
そこには力強い部分があります。患者に関してもあなたが言ったことです。医学の実践においても、このAIが機能する方法の一つを実感したのは、現在、私の臨床背景とAIがあれば、どの専門分野でもどの患者でも、彼らが私の前に置くほとんどすべての質問に答えることができるということです。心臓、内分泌であろうと関係なく、以前はできなかった方法で何が起こっているかを解剖することができます。
それは極めて強力ですが、専門分野に直接的な影響を与えるようです。それがどのように展開すると思いますか？
ロバート・パール 40:49
あなたは全く正しいと思います。それは、より多くのプライマリケアとより少ない専門ケアを必要とするでしょう。または少なくとも、プライマリケア対専門ケアの人数比において。それは患者が専門的な助けが必要なときに、後でではなく早く答えを得ることを可能にするでしょう。そして我々はモデルを進化させなければなりません。
今日専門医が多すぎるということではなく、現在訓練している以下の数を将来訓練する必要があるということです。再び、私がカイザー・パーマネンテのCEOだったとき—認識していない人のために、それは保険部分、病院部分、ケアを提供する医療グループを持つ非常に統合された組織です。そして前払い、頭割りベースで支払われていました—患者が診察室にいて、プライマリケア医師が何をすべきかを正確に理解するためにもう少し専門知識が必要なときに、プライマリケアが呼ぶことができる専門医が常に利用可能なシステムを設定しました。
そうすれば、患者に戻ってくるようにスケジュールすることなく、その場でその時に問題を解決できました。あなたが指摘しているように、人工汎用知能に到達すると、技術ツールで簡単に起こることができると思います。なぜなら、通常は小さな部分だからです。あなたが言うように、問題について何も知らないということではありません。何をすべきかを確信するのに十分知らないということです。だから専門医に送ります。
しかし、専門分野の手術部分もあり、これは再び、我々がすべきほど良い仕事をしていないと思う場所です。私が言うように、口唇裂と口蓋裂を行うことを知っていますが、おそらく1000の手術を行い、1000の手術後には、2、3、4を行ったときよりもはるかに優れていたと言えます。
我々は傾向があり、これはより多くアメリカですが、他の国、スイスのような国々は主に優秀センターを持っていますが、アメリカでは、すべての手術を行う幅広い数の人々がいて、私が思うに彼らが得るべき最適な結果を得ることができません。
再び、それは我々が行うことを再構築するでしょう。それは、より多くのスキルを持つ人々と患者がより高い品質を得ることを可能にするでしょう。現在のプロバイダーは永遠に生き続けることはないため、次世代をどのように訓練するかを見つけなければなりません。
進化があります。これらは解決しやすい問題ではありませんが、すべて解決可能だと言うでしょう。医学教育を変更し、暗記、クレブス回路（細胞のエネルギー産生経路）にあまり焦点を当てないことが必要になります。クレブス回路とは何ですか？それは最も一般的にテストされる質問です。なぜでしょうか？それが100年前から残る医師の印だからです。
これらの調整を行う機会があり、それらは起こらなければなりませんが、物事をより良く行う方法を見つける機会を見るべきです。興味深いことに、今朝、医学校の医学カリキュラムに責任を持つ女性からメールを受け取りました。彼女は私に「パール博士、あなたは生成AIについて書き、話しています。カリキュラムをどのように変更すべきでしょうか？」と尋ねました。
彼女の心では、まだナローAIを考えており、それが何であるか、リスクは何か、セキュリティとプライバシーについてどのように教えるかを考えていました。基本的に私は「あなたのクラスのすべての学生が到着時にChatGPTを使用することを伝えることができます。どのように知っているのでしょうか？スタンフォード医学校で教えており、先日クラスに『あなたたちのうち何人がChatGPTを使用しますか？』と尋ねたところ、回診前、試験前、何であれ、すべての手が上がりました」と言いました。
技術の使用方法を教える必要はありませんが、応用について考える必要があります。この特定の慢性疾患問題を持つ患者がいます。どのように使用するでしょうか？誰かを診ており、診断が確実でありません。どのように使用するでしょうか？実践し、情報を入力し、変更された改良運用システムを考え出します。
それが我々が行う必要があることです。そして、キャリアのあらゆる時点で医師が関与することを奨励するでしょう。そうでなければ、現在入っている人々だけによってリードされ、彼らは既に職についている人々を置き換えるでしょう。
フィリップ・マクミラン 45:02
これはまさに私があなたに尋ねたかった質問です。あなたは前向きな思想家なので、あなたを連れ戻します。ちょうど医学校を終えたと想像してください。実践の最初の年だとします。このテクノロジーが来るのを見ています。この時点で自分に何をするよう言うべきでしょうか？
ロバート・パール 45:28
集団の先頭に立たなければならないと言うでしょう。優れた結果を実証するためにこの技術を使用できなければなりません。優れた結果を実証できれば、実践で非常に成功することができます。
再び、イギリスでどのようなものかわかりませんが、アメリカでは、しばしば愛想の良さが臨床的卓越性の前に来ることを伝えることができます。なぜでしょうか？外科医、整形外科医がどれだけ優秀かを本当に知らないからです。データがありません。全関節置換手術後、患者が何回歩いて正常に歩くことができたかわかりません。何個の感染した股関節があったかわかりません。それについて本当にあまり知りません。
良いベッドサイドマナーがありましたか？プライマリケア医師と友達でしたか？懐疑的になりたくはありませんが、前年に素敵なクリスマスプレゼントを送ったことを知っていますか？これらは、しばしば紹介がどこに行くかを決定する種類のことであり、今では実際に結果を測定する能力があります。
糖尿病の患者が他の誰かがケアした人々よりも少ない心臓発作や腎不全を持ったでしょうか？最良の結果を得る人のところに行きたいからです。何かがあれば、それは少し恐ろしいかもしれません。なぜなら、医学で我々は皆、どこか自分が最高ではないという恐れを持っているからです。我々がそうであるイメージを投影しなければなりません。
結果はどのように見えるでしょうか？口唇裂と口蓋裂のような私の専門分野を見ると、誰でも見ることができるので、ある程度より簡単でした。しかし、我々が行うほとんどの手術に関しては、知ることは不可能です。心臓手術のようなものに関しては、データはそこにあるべきですが、典型的な患者が見つけることができるようには利用できません。
臨床医と患者への実践的アドバイス
フィリップ・マクミラン 47:21
患者について考えるとき、姪や叔父叔母と話していて、彼らがスマートフォンにアクセスし、ChatGPTを持っているとき、現時点で健康のためにこの技術をどのように使用すべきでしょうか？
ロバート・パール 47:43
最初に警告したいのは、ChatGPTに情報を入力するたびに、それがあなたではないように偽装することです。あなたの叔母がいるとしましょう。「次の問題を抱えている54歳の女性がいます。彼女に何をするよう言うでしょうか？」それがあなたであるという事実は、匿名の方法で入力したいのです。もっと時間があれば、これらすべての懸念について話すことができますが、それが最初に言いたいことです。
第二に言いたいのは、医師に診てもらう前に教育を受けた患者になることです。できる限り最善の研究をしたことを確認してください。すべてのリンクがあるGoogle検索のようなものではなく、何が正確で何がそうでないかを理解できません。70の愚かであるか利己的なアイデアのうち100ページのアイデアを持って行きます。
これは広告によってサポートされた技術ではありません。これはすべての医学ジャーナルを読み、すべての医学教科書を読み、教育を受けた個人として入ることができるようにあなたを教育できる技術です。医師ではありませんが、教育を受けた消費者でなければなりません。
Amazonで新しい製品の購入を研究するかもしれないのと同じくらい、あなたが持っている問題について学ぶことに時間を費やしてください。
フィリップ・マクミラン 49:05
あなたを聞いて情熱を聞くとき、それはどこから来たのでしょうか？世界で何があなたに起こって、AIでこの道に乗せたのでしょうか？
ロバート・パール 49:23
それは私がヘルスケアで行った仕事から来ており、人間の生命を救うために活用していない機会があることを認識したことから来ています。これが最初に医学に行った理由です。私が言ったように、それは大学での問題のある経験と、そこにあるであろうその否定性を補強する他の部分から来ました。
カイザー・パーマネンテで再び見ることができました。心臓発作で死亡する患者の可能性を30%下げました。結腸癌で死亡する誰かの可能性を40%下げました。これらのことを行う機会がありましたが、カイザー・パーマネンテに属するには裕福である必要があることを認識しました。しかし、働いている必要がありました。仕事を持つ必要がありました。それは異なる状況でした。
「これをどこでもどのように行うことができるでしょうか？」と言いました。それが、CEOとして18年務めた後、これらのことを国内、国際レベルで行い始めるために去った理由の一種です。なぜなら、誰もがその機会を持つことができることを望んだからです。あなたの子どもが結婚するとき、または卒業するときにそこにいる30%大きなチャンスを持つために。どのような結果になるであろうと。
私の最初の著書は、私が言ったように、『Mistreated』と呼ばれました。それは体系的な問題、医学が組織化されていないという事実を見ました。医師はコミュニティ全体に散らばり、互いにコミュニケーションを取っていません。ケアは協調されていません。我々が言ったように、断片的に支払われます。より多くすれば、より多く支払われます。良いかどうかは関係ありません。それによって測定されません。
実際、アメリカでは時代遅れのテクノロジーを使用しており、医師がコミュニケーションを取る最も一般的な方法はファックス機です。それは1834年の発明です。ビジネススクールの学生たちは「ファックス機って何ですか？」と私に尋ねます。彼らは見たことがありません。変化を起こす方法がありません。
イギリスは少し良いです。再び、それについて適度な量を知っています。さまざまな病院トラストとそれらの間の接続と、そこにあるさまざまな部分について知っていますが、その上に座る政府スポンサーがあるにもかかわらず、まだ駆動され組織化されていません。
しかし、すべての課題と機会について書き、その後システムでは十分でないことを実感し、2番目の著書『Uncaring』を書きました：医学の文化がどのように医師と患者を殺すか、医学校で学んだこと、患者を治療する方法を学んだ方法、医学の文化、何が重要で何がそうでないかについて我々が持つ階層。
それからすべての時間の後、体系的変化、文化が進化しなければならないことを実感しましたが、人々がそれを行うことができるツールがありませんでした。なぜなら、これらすべてのことを行うために人間を使用するコストは、世界のどの国も支払うことができる範囲を超えていたからです。
そして突然、2022年11月30日、このツールが出てきました。もちろん、私が言うように、テクノロジーに興味があるので、常に物事を試しています。そして試してみて、驚くべきものでした。妻に「これを試してみる必要がある」と言いました。彼女は「ああ、ロビー、また。いつもテクノロジーについて話したがって」。「試してみて」と言いました。
今では、毎週日曜日の夜に使用しており、「今週夕食を食べたい。メニューが欲しい。買い物リストが欲しい。週末にたくさん食べたので、少しカロリーを下げて。これが予算です」と言い、すべてを印刷してくれます。
それは非常に劇的な機会です。先日、ワシントンDCのプライマリケア会議で講演をしましたが、インタビューしている人が質問を考え出すのに4時間かけたと言いました。その後、ChatGPTに「パール博士に何を尋ねるべきでしょうか？」と尋ね、5分以内に、彼が思いついたよりも良い質問を与えました。
我々は今日存在するもののサンプリングに過ぎず、5年後にここにあるものは言うまでもありません。あなたが聞いている興奮は、私が人生を捧げてきたもの、人々の健康を改善し、困難だった生命を救うことが、今では簡単になろうとしていることです。
それを問題として見るのではなく、ポジティブとして見ています。なぜなら、最終的に、それが人々が最初に臨床医になることを選ぶ理由だからです。
フィリップ・マクミラン 53:45
すごい、聞いてください、それは本当の情熱、インスピレーションです。できるだけ多くの人にこの会話を聞いてもらうようにします。なぜなら、あなたがそれを捉えた方法と、あなたの手術とミッションに関する一般的な情熱との関係について何かが、非常に力強い方法で伝わってきたからです。これは非常に重要だと思います。
そろそろ終了しますが、ロバート、あなたにお願いしたいのは、2つのグループについて考えてほしいということです。1つは臨床医、医師などに、もう1つは個人に話してもらいたいのです。AIについてのこれらの思考を、彼らが持ち帰ることができるものに凝縮しなければならないとしたら、どのようにしますか？
ロバート・パール 54:42
彼らに何かをするよう説得しようとはしません。自分自身を説得させるでしょう。臨床医については、これらのツールの信頼性について自信を持つ必要があると言うでしょう。なぜなら、医師にとって最悪のことは、患者に害を与える何かをすることだからです。我々はそれをしないという誓いを立てています。
アプリケーションを使用して、いくつかの質問をしてほしいのです。まず、今日診た患者の視点から、彼らがアプリケーションを使用して診断と治療の答えを出した場合、それはあなたのものと一致したでしょうか？一致したなら、それは素晴らしいことです。一致しなかった場合、なぜでしょうか？どのようにそれをより良く行うことができるでしょうか？
それから自分自身についても同じことです。複雑な疾患を持つ患者を診ている場合、正しい診断を確立するためにこれをどのように使用できるでしょうか？アメリカでは今日、40万人が誤診で死亡しています。さらに40万人が誤診で永続的に障害を負っています。このツールは我々がそれを達成するのを助けることができ、慢性疾患の管理については言うまでもありません。
信頼性、それが臨床医が経験しなければならないものだと思います。なぜなら、それがどれだけ信頼できるかを理解すれば、自分の実践でのアプリケーションを見つけるからです。
患者については、再び同じことをすると言うでしょう。匿名にすることを忘れずに、与えられたアドバイスを見て比較してください。それが臨床医からのアドバイスです。自分に尋ねてください：「医師のオフィスに行く前にこのすべてを知っていたら、物事をより良く説明できたでしょうか？より正確な答えを得られたでしょうか？より良い質問をすることができたでしょうか？これは私、私の家族、周りの愛する人のためにより良い健康を達成するのを助けるツールでしょうか？」
人々がそれを実験するにつれて、今ではないかもしれませんが、1年後か2年後、2倍良くなったか、4倍良くなったときに、彼らは自分の生活にそれをどのように組み込むことができるかを見つけ始めるでしょう。
私は「Monthly Musings on Healthcare」と呼ばれる月刊ニュースレターを持っており、毎月第2火曜日に出ます。1年前にそれについて人々に尋ねたとき、約25%の人々が使用していました。最新の調査では、75%が使用しており、90%以上が信頼でき有用だと言い、2%未満が何らかの問題があるか不正確だと言いました。
フィリップ・マクミラン 57:16
美しい、美しい、素晴らしい。聞いてください、私が言ったように、あなたが持っているこの情熱は感染し、非常に力を与えるものでもあります。ですから、個人的に、声を上げ続け、挑戦をもたらし続けることをお勧めしたいと思います。なぜなら、これまで以上に、人々はこれを聞き、それについて反映し、日常生活でどのように使用するかを考える必要があると思うからです。ロバート、時間を割いていただき、本当にありがとうございました。近い将来、再び相互作用できることを楽しみにしています。
ロバート・パール 57:56
最後に2つのことを追加できますか？はい、ただし、人々に約束するのは、献身的な臨床医と力を与えられた患者と生成AIは、3つのうちのいずれか単独の成功と効果よりも指数関数的に大きくなるということです。一方または他方として考えないでください。そこにある三つ組、組み合わせとして考えてください。
私が言ったように、RobertPearlMD.comというウェブサイトがあり、リスナーと視聴者がこの技術の使用方法を見つけるにつれて、メッセージを送ってください。あなたから学びたいのです。一緒に、世界中でヘルスケアをより良くすることができます。今日私を招いていただき、ありがとうございました。この素晴らしいポッドキャストをホストしていただき、ありがとうございます。
フィリップ・マクミラン 58:46
美しい、再びありがとうございます、ロバート、そして私と一緒にアウトロを待っていただけますか。再びありがとうございます。素晴らしい午後と夕方をお過ごしください。