ChatGPT の 医療現場 ／事務 での 活用
～今すぐできそうな対話型AIの簡単な利用法と期待～
＜目次＞
前回は、対話型AI（チャットAI）の中でも、ChatGPT を医師を中心とした医療者向けの医療情報収集 に使うという視点を主にチェックしてみました。そこから得られた要点は次のようなものでした。
日本語 表を作成 、アイデア の整理 文書作成 費用対効果 の高さ与えられた文章 に対する返答・要約専門性／解像度のそこまで高くない 内容 →（一般向けとして）分かりやすくて平易な 文章
医師向け 、医療者向けの情報収集 に関して、2023年4月の段階としては今ひとつ という結果でした（今後には期待しています）。
そこで、今回はChatGPT（無料版 GPT-3.5、拡張機能 なし ） が、医療現場を含めてどのように使えるか ということを、2023年4月（一部5月上旬）の記録としてまとめて行きたいと思います。手っ取り早く役に立つことを使ってみたい方は、特に「３．与えられた文章への対応（文書作成）」 のメール返信 のような場面からの利用をおススメ致します。
１．対話型情報提供／診療補助 ～ 期待や可能性 を込めて ～
前回は、医療者（特に医師向け）の医療情報や医学的な内容の情報収集という視点でチェックしてきました。まだ今のところ、専門的な話 では、粗が目立つというのか、必要としているほどの情報の解像度がない と感じます。一方で分かりやすく平易な日本語 の文章 で記述してくれていると感じます。
この結果を踏まえて、今回は 水腎症 の原因、前回の尿路結石症のブログ記事の内容から少し離れて、医療でChatGPTの役立ちそうな 場面 を考えてみたいと思います。
むしろ、英語だけでなく 日本語 もそのまま使えることや 平易な言葉 からは、今のところは対非医療者 向け の可能性の方が高いと感じています。Google で検索しても似たような情報が手に入りますが、対話型 であるという点や、人的資源の効率化 による働き方改革
1-1. 病気のことを聞いてみる ちょっと病気について知りたいというような場面を想定してみました。外来で説明してもらえるとも思いますが、診察時間が遅れていたりもします。そんなときでも、お家でも、病気の理解への補助 にもなるのではないでしょうか。
糖尿病の説明 ChatGPT
対話形式 で質問に答えてもらえる ので、情報収集しに行くときよりも、「接客」対応されているようで満足度も高くなりやすい のではないでしょうか。しかも、もともとChatGPTが専門性が高くない と考えられるゆえに、専門用語を避けて平易な 言葉
もちろん、幻覚（hallcination） のような気をつけるべき点や責任の所在 をはっきりとさせておくというような問題点 はありますが、可能性はある と考えています。
続いて、健康相談のようなこともしてみました。
血圧が高いときの健康相談
地域の健康相談 みたいなところで聞けそうな内容ですね。当たり障りのない 程度の内容なら、人が言うよりもお節介 で言われたように感じることもなかったり、答える側も「聞いてもやらないんでしょう」というような陰性感情 なくて 良いかもしれません。もちろん、ChatGPTを含めてチャットで言われても人の行動 に変化 がないかもしれませんが、それならそれで人の時間 を取られることもない でしょう。
また、何らかの候補（今回で言うと健康に役立ちそうなこと）を列挙する 長けている と感じます。
対話型AI（チャットAI）による対応を一律にするだけでなくて、対話型AIとの質問より先のことを聞きたい人だけ、医療者に相談するというような敷居を設けることで聞く気の高い傾向にある人をピックアップすることもできるでしょう。アウトカム はどちらが良いのか分かりませんが、労働人口 も減る中ではなおさら便利
1-2. 受診相談してみる こういう時に病院を受診したほうがいいのか と悩むことはありませんか。先ほどの病気について尋ねる時と同じような感じです。
受診相談（頭痛）
まずは、「頭が痛い」 と単純に尋ねてみました。「特に以下のような症状がある場合」という列挙 も 親切 ですね。これこそ、頭痛 のRed Flag “SNOOP” ほどではないにしても、頭痛のRed Flagのようなものを反映して平易に説明している部分もあって参考になる部分があると思います。問診の際の聞き方のヒントにもなりますね。
「頭痛のRed Flag "SNOOP"とは何？」というような人は、よろしければ、こちらも合わせてご確認ください。
mk-med.hatenablog.com
それではもう少し条件（既往歴） を追加 してみましょう。
受診相談（頭痛＋片頭痛 の既往）
さらに「片頭痛 持ち」 というような情報を加えてみました。前回の超音波検査のRadiology UltrasoundとPOCUSの違いのような専門性の高い医療の話ではないからなのか、既往歴に片頭痛 がある というのも踏まえて
特に返答の中で「痛みの症状がいつもと違う、または特に強い」 というような文言が追加されているのは評価 できます。もちろん、片頭痛 でも前庭性片頭痛 のようなものまで入れたらキリがなく、むしろ脳卒中 の場合に受診を控えさせてしまうリスクもあるでしょう。一般論としてめまいのようなものがあるときに受診を促しているのも納得でしょう。
さらに、「救急車を呼ぶべきか」という視点を付け加えてみました。
受診相談（頭痛＋片頭痛 の既往＋救急車の是非）
これにおいても、頭痛 のRed Flag も意識されているような返答でした。やはり、受診相談の質問に対して、回答での頭痛のRed Flagのような注意すべき点の候補の列挙 が上手ですね。
前述の「受診すべきか」という質問との違い は「ただし、痛みが普段と同じ程度で、重篤 な症状がない場合には、受診の予約をして診察を受けることをお勧めします」 という文言が入っていることです。不要な 救急車利用配慮
有用性としてはアウトカム 人が言いにくいこと （不要な救急車利用の件）でも、ChatGPT が質問者に言ってくれる ことはメリット 電話対応で一般的な返答をした際 に時々聞かされるような、「責任を取ってくれるのか!?」というようなクレーム を浴びることもないでしょう。
また、24時間対応 するという視点では、深夜のコール対応の代わりのようなものも人と比べて確保しやすい と考えています。働き方改革 技術等 も組合わせて 、かつ人より低コスト で効率的にしていければ理想です。もちろん、社会保険料 キレイごと のような価値観だけでは成り立たないと考えています。状況に合わせて白黒の中間のような妥協案や意識の変化 なども合わせて行えると良いと考えています。
去年の段階では、AIによる慢性疼痛に対する認知行動療法 のアウトカム が非劣性 論文 をブログ記事（ 読書Log＆Link『22世紀の民主主義』 医療ならば医療AI!? ～他2冊や論文を交えて～ ）でも紹介しました。 カウンセリング
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
さらに、今年になって患者満足度のような視点での対話型AI（ChatGPT）と医師の回答比較をした論文もJAMA Internal Medicineでありました。
【新エビデンス 例】患者質問にChatGPT さらに、今年（2023年）に入ってからはソーシャル・メディア・フォーラムにおける患者 さんからの質問 に対して、医師 が回答した場合とChatGPT
以下は、この論文の詳細と将来 へのちょっとした希望
横断研究
オンラインのソーシャル・メディア・フォームへの患者からの質問195件を無作為に抽出し、医師とChatGPTの回答を比較した。情報の質、共感度を1から5点で医療専門家チームが3重に評価した結果は以下の通りであった。
結果
医師よりChatGPTの回答の方が良いと評価される割合が高かった。 585件（195件×3）の評価のうち78.6％（95％CI, 75.0％-81.8％）で医師の回答よりChatGPTの回答の方を良いと判断した。
医師の回答の方が短かった。 回答の長さの平均（IQR）において、医師の回答の方がChatGPTの回答より有意に短かった（52 [17-62] words vs. 211 [168-245] words, t = 25.4; P < 0.001）。
ChatGPTの回答の方が質が高かった。 ChatGPTの回答は、医師の回答よりも有意に質が高いと評価された（t = 13.3; P < .001）。例えば、「良い」または「非常に良い」と評価された回答（≧4）の割合は、医師よりもChatGPTの方が高かった（ChatGPT: 78.5%, 95% CI, 72.3%-84.1%; 医師: 22.1%, 95% CI, 16.4%-28.2%;)．これは、ChatGPTの「良い」または「非常に良い」の回答の割合が3.6倍高いことになる。
ChatGPTの回答の方が共感的であった。 ChatGPTの回答は、医師の回答よりも有意に共感的と評価された（t = 18.9; P < .001）。「共感的」または「非常に共感的」（≧4）と評価された回答の割合は、医師よりもChatGPTの方が高かった（医師: 4.6%, 95% CI, 2.1%-7.7%; ChatGPT: 45.1%, 95% CI, 38.5%-51.8%; 医師： 4.6%, 95% CI, 2.1%-7.7%）。これは、ChatGPTの方が、「共感的」または「非常に共感的」な回答の割合が9.8倍高いことになる。
（出典）JAMA Intern Med. 2023 Apr 28;e231838. doi: 10.1001/jamainternmed.2023.1838.
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
少しこの界隈を騒がせた論文なので、 すでにご存じの方も多いと思います。「こういう時に受診した方がいいの？」というような質問もありました。
単語数 、質 、共感度合い ChatGPT はスコアを引き離しています。定量 化されていても、360度評価のような無理な定量 化なので参考にしつつも、やや主観的な指標 患者満足度 に近い面があります。
情報の質 といいつつも、患者さんに伝わる表現 のような面もあると考えています。前回でもChatGPTがややぼんやりした言葉を使う傾向がありましたが、専門用語を回避してくれることによるメリット もあるように感じます。患者さん相手には、ChatGPTのような、患者さんに分かりやすい 平易な言葉 の言い回し を参考にするということも大切でしょう。特にGPT-3になってから、流暢になったことも影響していると思います。文章の長さがChatGPTの方が明らかに長く、これこそ対話型AIの利点 である文書作成の手間がかからない ことではないでしょうか。
返答における単語数 が医師の方が有意に少ない ことも、「何を当たり前のことを」とかいうような陰性感情 人の時間を使う ということの影響もあるかもしれません。保険診療 であれば、診察時間を長く取るというような形で医師等の人的資源を多く割くことは現行の制度では難しいと感じます。赤字では病院も潰れてしまいますし、特殊な環境を除いて持続可能でもありません 。時間制の相談料のようなものであれば、人でも成り立ちますが、そうでないならChatGPTは可能性を秘めているとも考えられます。
この研究ではアウトカム は不明 人的資源の有効 活用 や働き方改革 ChatGPT は労働問題も難なくクリア できます。
人においても、専門性に加えて共感もある に越してことはないですが、今現在としてはChatGPTのような一般的なチャットAIとの共存 ・有効活用 という視点から、人は専門性の発揮できる部分（エッジ）でのアウトカムに影響ある部分 、または機械化されていない手技 へのシフト で良いのではないでしょうか。あとはガイドライン 先の治療 や新しい治療 のようなものはChatGPTには無理、もしくは少なくともタイムラグ がある部分でしょう。例えば、まだまだ症例数もなくガイドライン というほどのものもない小児がん の治療や希少ガンの治療のようにそれぞれの分野であるはずです。
そう考えると、プライマリ・ケア領域 での医師の強みは手技 のようなところ（水道修理などをしてくれるお家の便利屋さんみたいなイメージ）や、患者さんの診療情報におけるノイズのようなものの判断 になるのでしょうか。例えば、訴えの症状が多い場合に取捨選択 や重みづけ は人の方がまだ得意かもしれません。
あとは医師として 、AIによる幻覚のチェック のような医学的に間違ってはならない部分をチェックしつつ、エモーショナルな部分は医師でなくても大丈夫 だと考えています。もちろん、高級ホテルがあるように自由診療 寄りでそのような視点も選択肢にはなるでしょう。
今回の状況を踏まえると、インフォームドコンセント ほどの状況というよりも、ネット質問のようなもの に近いので、異なる状況での結果 も興味深く 、待ち遠しく 感じます。とりあえず、こういう感じで頭が痛いから受診した方が良いのとか、患者さん 言語化 できている問題が前提で
元からお互いの顔が見えない 状況 なので、その辺りも状況によって単語数のような指標以外にも評価に影響の与える ものがあり、評価が異なってくるでしょう。今後、人の意識（特に患者さん側）に変化があり、人の顔を見ないでも良い、人の顔を見ない方が良いというような考えが広まれば、満足度のようなものも変わってくるでしょう。人が物理的に寄り添うことは、出産の「お腹を痛めて産んだ子だから」というような、アウトカムではなく意識の問題 になってくる可能性も秘めていますね。医師としても、アウトカムではなく 、 あくまで個人の価値観 として人と人が直接と「寄り添う」 ことが大切 というような主張しているにすぎない という時代が来るかもしれませんね。
患者満足度のようなものには、今回のような患者さん（一般人）の指標が参考になりますが、専門家として アウトカム 大切 にする視点も 必要です。アウトカムに関しての論文や、異なる状況での論文も新たに出てくることが待ち遠しいですね。ちょっと将来に対する期待 も含めた内容でした。
【補足】鑑別診断に使える!? 先ほど、受診相談のような内容を紹介しました。ChatGPTは、アイデア だし やブレスト も含めて、候補の列挙 が得意鑑別診断（診断推論、臨床推論） ができるのかを調べてみました。利用しやすさの観点から国試の問題を症例として選びました。
鑑別診断（考えられる病気は？） 117C67
ちょっと普通の人 のように尋ねてみました。鑑別疾患 として確かに考えられるというような候補 もあります。可能性は感じられます。
しかし、「既往歴にアトピー 性皮膚炎があることは、この病気とは関連がありません」 という少し残念な 回答脳卒中 なら関係ないと言ってもいいと思いますが、この問題は細菌性脳動脈瘤 破裂なのです。そこまではChatGPTでは導くことができなかったようです。前回の記事と同じく、これ以上の専門性は現時点（GPT-3.5）では難しいのかもしれません。しかし、具体的な専門的な話ではないような部分から学習 の効率化
国試はノイズのない問題文が意識されていて、必要な情報のみが入っている傾向にあります。そのノイズの判断こそがプロの仕事のひとつなのかもしれません。この医師国家試験問題について詳しくは下記をご覧ください。
mk-med.hatenablog.com
聞き方を変えて、鑑別疾患 を尋ねてみました。
鑑別診断を列挙 117C67
かなり具体的なPivot and Clusterのように行くわけではありませんが、参考になる 部分はあります。ChatGPTでこのレベルですから、あくまで平均として Ubieのような診断に特化した診断AIが勝る だろうと言われるのも納得です。脳症のことをエンセファロパシーとカタカナで書かれるのは少し違和感ですが、意味としては理解可能でしょう。
あとは、AI が候補に挙げる鑑別疾患 の枠組み の大きさ・広さ 先の 細やかさ ノイズとするか／重要視するか 、「オッカムの剃刀 」 （原因疾患は1つ）や「ヒッカムの格言」 （原因疾患は複数）とするような判断のような部分が今のところ の専門家の見せどころ かもしれません。
ChatGPTのOpenAIのサーバーにあるデータは2019年9月までのものになります。アップデートしていく必要性があります。もちろん、ChatGPTにフィードバック をしていくことで、統計的なネットワークのバックプロパゲーション （最適な近似解を出すように、誤差を数学的に減らすアルゴリズム の調節）によって出力が調節されて、ほどよい回答 が出てくるようになってくる可能性もあるでしょう。
一方で、あくまでも数学的に正しいものだけ のものを出力する ので、文章としては読めても内容としてはおかしいという幻覚 チェック からアップデート・フィードバック要員 としての役割になるかもしれません。
＜追記＞
医学書 ログにて『診断推論戦略』 の書籍の魅力 とともに、ChatGPT の鑑別の列挙の仕方との比較をしました。もっと、上級者向け の症例での臨床推論（診断推論）について、チャットAIの回答をご覧になってみたい方は、下記もご覧ください。
２．非医療者の認識の確認 ChatGPTの アイデア だし ブレスト（ブレインストーミング ） のような使い方です。ChatGPTが正解を出してくれるとは限りませんが、アイデア 出しやブレストとして、可能性のあるもの を列挙 してもらうと考えれば、使える部分もあるでしょう。
ChatGPTを使う理由は、いろいろと専門家 をしていると世間の認識 とは異なる 医学 としてアウトカム 大切 にするようなことは忘れてはいけないと思いますが、例として患者満足度 のような指標もあります。あくまで良識の範囲内であって、治療法も残されていない人の感情を利用して、効果があると言えないものを医療として高額に売りつけるようなエモーショナルな医療をしようと言っている訳ではありません。
アンケート を取るほどの余裕がなかったり 、コストをかけられない 場合でも、大きな視点の欠如 を補える 可能性もあると考えています。ぬるい コンサルタント 三者 委員会のようなものであれば、ChatGPT である程度置き換え
もちろん、ChatGPTのようなAIのいうことだけを聞くのがユートピア なのか、ディストピア なのか、フィードバックや元データで自分自身に気持ちの良い／都合の良い情報だけを表示するようになってしまわないのか、新しい概念等は生まれるのかというような問題はあるでしょう。しかし、医療現場でも、医学的な面以外 にも「何かできることはないか」、「この視点さえ欠如している」というようなことをチェック することができると考えています。
2-1. 病院での患者満足度 病院での患者満足度
病院の患者満足度向上
医療サービスの充実における「医療技術の進歩や、検査や治療方法の改善などにより、より安全で質の高い医療サービスを提供する」という部分は、専門家としても必要な部分でしょう。コミュニケーション、環境、スタッフの教育とトレーニン グということで比較的当たり前かもしれません。
環境の項目 で、総合病院でも待合室が薄暗い 病院や、待合室が快適とは程遠い 病院もあるので参考になるかもしれません。もちろん、病院の建て替えの話すら吹き飛ぶような、資金難 それどころではない
色々と、ここからキーワード をゲット
2-2. 都心のクリニック 次は少しコンサルタント 「成功する」 としています。
都心のクリニックでの成功
都心で地域のニーズ と言えば、駅や地域によって異なるだけでなく、例えば新宿駅 のような駅であれば、駅周辺でもどこかで大きく異なりそうですよね。診療科 のニーズも異なれば、診療時間 のニーズも異なってくる と考えられます。当たり前と言えば、当たり前で、そこから具体的に自分自身 が開業しようと考えているクリニックの場所や診療科などの組合せで具体的なことを考えていく ことになることになると思います。
意外と向こう見ずに開業 などをする医師もいそうな予感がするので、ChatGPTに聞くだけでも視点の欠如 甘い見込み 気がつく
保険診療 京王線 で郊外へ向けて15分や30分ぐらい行った先を考えるようなこともあるでしょう。しかし、どうしても都心 ということであれば、新宿駅 周辺のような場所であればテナント代 も高い ので自由診療 マーケティング を組合わせれば、会員制クリニックが誕生しそうですね。もう少し詳しく聞いてみましょう。
都心のクリニックのサービス向上（具体的に）
さらに具体的な項目 を教えてくれました。オンライン予約は近年開業したクリニックでは一般的なような気もしますが、便利ですよね。ネットの使えない高齢者の一部からはクレームが来るかもしれませんが、ないのに比べたらマシですし、電話でも自動音声案内で予約できるようなシステムと組み合わせれば何とかなります。どれほどの効果があるのかは患者の年齢層と割合次第ですが、結構必須のシステムではないでしょうか。
待合室の快適性 の向上が具体的な項目として挙がりました。待ち時間がない方が快適ですが、どうしても少しは待ち時間ができるので要チェック項目ですね。「飲料水やお茶などを提供する」とあります。不安の解消につながるかは分かりませんが、内容によってはラウンジのようで会員制クリニックのヒントにもなります。
患者教育 の充実は当たり前の反面、健康志向の人向けな気もします。健康に興味のある人向けになるでしょうし、人による対応であればコストもかかるので、都心の高い家賃と合わせて会員制になるあたりも合理性がある気もします。
意外と小さなクリニックで意見箱 のようなものはないですよね。罵詈雑言もあると思いますので、すべてに対して返信をする必要性はないと思いますが、意見を聞くだけならタダなのでよいかもしれません。会員制であれば、なおさら満足度向上 につながるでしょう。
余談ですが、ChatGPT 持ち上げてこない のが好意的 下手な医療コンサルタント コンサルタント や会議のような話であれば、ChatGPTで何とかなるかもしれません。
このような感じで次々と質問していけば、参考になる部分もある と思います。検索だと質問者の都合の良いページに行きがちな面がありますが、ChatGPTが案外フラット に書いてくれるのはメリットだと考えています。
2-3. プライマリケア ／地域医療での患者ニーズ 一部の専門家 の考えている利用者（一般の人）のニーズ は、利用者と認識が解離
地域医療で患者さんが求めるもの ChatGPT
地域医療で患者さんが求めるもの と、プライマリケア で患者さんが求めるもの似ていました 。このまま、プライマリケア で患者さんが求めるものも紹介します。
プライマリケア で患者さんが求めるもの ChatGPT
患者満足度 を上げる という視点 では、専門家よりも患者さん（一般人）の視点 の方が参考になることもあります。
アクセシビリティ 交通機関 等との連携も含めて意識する必要性もあるでしょう。
コスト効果的な地域医療サービス というのも、街という単位 でも医療・介護での財政負担 少なくする 患者さんの負担 も少なくする
地域のニーズ に関しても、近年住宅開発が進んだような地域では子育て世帯 も多いでしょうし、全国どこでも一律に「高齢者」だけではない ことも注意 を促してくれそうな面があります。
総合的な医療サービス やコミュニケーションと信頼関係 に関しては、総合診療の中でも家庭医療や地域医療の領域では何度も聞いているかもしれませんね。医学生 や医師をメインターゲットとする地域医療やプライマリケア 勉強会で、5つの項目 のうちの1つでしかない コミュニケーション信頼関係 に焦点を当て「思いやり／寄り添う医療」 を前面 にすることは、医師 の 専門性 を発揮できる場所として選んだとしては優先順位 が異なる気がしますし、視点が狭い のか、意図的に避けている のか分かりませんが、視点が欠如
医学生 の議論であれば、先生でなくともChatGPTが補助に入って、そのような視点も示す必要があるかもしれませんね。
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利用者のニーズを考える際には、下手に医師・医療者だけで考えるよりも、少なくとも手軽な ChatGPTGoogle の検索結果
アップデートという意味では、ChatGPTに特に新たなことを与えたりしている場合はそれによりアップデートされている（学習している）可能性もある反面、新たなことを与えていない場合はネットで検索することも忘れない方が良い面もあるでしょう。
さらに、様々な分野に広くにまたがる内容についての回答のようなものもChatGPTが得意になっていくかと思います。山に例えれば、最後の山の頂上 のような部分まで到達できなくても、可能な高さ が底上げ されていけば、山のすそ野 の方からChatGPTに置き換えられ、多くの分野 にまたがる内容は各分野に対して8割なり9割の回答ができるChatGPT の方が優位 ジェネラリスト の将来に不安 新たな 研究結果 なり、発見 なりをして、生成AI に与える側 になるような視点も必要かもしれません
３．与えられた文章への対応（文書作成） 医療とは直接的には関係ありません が、特に医療現場で役立ちそう なことを紹介します。何といっても、ChatGPTは直接与えた文章 に対しての、返信、要約、校正などの手間 を省いて
3-1. メールの返信 秘書さん や事務員的な使い方 も少しできると考えています。例えば、メールの返信です。これは医療に限った話ではないですが、メールが多数届く人もいると思います。先日の出版社からのメールもChatGPTを元にした返信をさせてもらいました。個人的には5-10分かかるメールでの返信もChatGPTに書かせて、少し手を入れるだけで返信でき、半分ぐらいの時間で返信できます。
メールの返信（お断り） ChatGPT
返信 のメールを書く のが面倒 お断り の連絡でもChatGPT がすらすらと書いてくれます 。多くの人にとって秘書さんがいるわけではないと思いますので、このような事務的な時間 や労力 の削減
これは出版社へのお断りのメールです。 私は、お断りのメールを書く時に特に気を使う性格で返信に時間がかかる傾向にあったのですが、ChatGPTがすらすらと悩みもせずに書いてくれます。これをもとに手直し することで時間の短縮 になります。
Gmail 「Help me write」 というものを近日中に公開するようです のでそちらでも良くなる日もくるかもしれませんが、どのAIを使ったとしても時間の節約になるでしょう。
3-2. 校正／添削／要約 校正は一部英語のままであった論文の引用も直してくれました。校正は想像の範囲だと思いますので、添削 のようなこともさせてみました。
ChatGPTによる書き直し（添削）
先ほどのJAMAのChatGPTの論文の引用部分を例に書き直して もらいました。使用する場面 は少し限られます が、 何か文章を書いている人には参考になる場面があるでしょう。校正 は言わずもがなですが、一度凝り固まった文章 書き方 を修正 したり、文章量 を調節 したりするときにも役立つと思います。前回の記事を踏まえても、患者さん向けの平易な文章の作成 も得意 なので、患者さん向け の文書作成 の補助 にも使えるでしょう。
そのまま共有することを躊躇するような長さ等の文章の要約
将来的にはカルテ 上にChatGPTと類似のシステムが稼働して、病歴要約 日本医療向け版 のようなものができると達成しやすいかもしれません。
3-3. キャッチコピー／タイトルの作成 少し場面は限られますが、セミ ナー等のタイトル やキャッチコピー 患者さん への説明資料 や啓発用のキャッチコピー にも使えるかもしれません。
キャッチコピー／タイトルの作成
エビデンス の例で用いた引用部分ぐらいの長さであれば、ChatGPTで対応できました。ちなみにブログ記事丸ごとまでいくと、長すぎてエラー になってしまいました（笑）
それはさておき、その先としてプレゼン の準備 、文章の分類 やラベリング といった整理にも活かせるでしょう。
４．その他 個人的な趣味で恐縮ですが、使える可能性 があるものも紹介しておきます。
4-1. プログラミング これは医療の中でも、プログラミング等のコード を自分で書く限定的 です。白黒はっきりしやすい内容だからChatGPTが得意なのかもしれませんが、かなりメリット があります。あとは、ChatGPTの提示したもの をもとにいじっていく ことになります。
ホームページのヘッドのCSS の書き方
現在のブログのヘッドを自分で書いたのですが、今となっては「これがあれば便利 だったな」 と感じました。私のような趣味ではなく、ITエンジニア やプログラマー 強力な補助ツール になります。
他にも医療現場で使えるかは分かりませんが、ChatGPT が役立ちそう な場面は多数 NPO のLINEのチャットでは、とりあえず英語にするという自動翻訳 にChatGPTを利用し始めました。ChatGPTを裏で動かす便利ページのようなものもあったりと、様々です。
4-2. 様々な特集や書籍も あまりにも、猫にも杓子にも というぐらいChatGPT のことが話題 になっています。日本語 唯一 に近いような対話型AIだからでしょうか。
少し前にデジタル化のことをとりあえず「DX」と言っていたのにも似たバズワード バズワード となると、期待 が過剰 しっかり としたもの・役立つ 2-3年や 5年 の間を経て、世の中を変えて くれるでしょう。スマホ Web3 の今後への期待のようなものでしょう。
そういう意味では、この週末の名古屋も、専門医誕生から5年（学会としても13年と10年を超えている）節目 で、成熟度合 から今後の発展 や方向性 を含めて判断 することができるかもしれないと考えると、期待 と不安 の混じった節目ですかね。
話を戻すと、いち早く ChatGPT のような自然言語処理 技術 の特性 と限界 を知ることで数年後以降のチャンスを手にしやすくなると考えています（自然言語処理 もChatGPTも以前からありましたが、スマホ のようにiPhone が出て勢いづいたように、新たなスタートと考えています）。ChatGPT について学びつつ、 個人レベル でも応用して使用できる ことも多い ので、医療に限らず利用できそうなところから使用してみてはいかがでしょうか。
そのようなこともあってか、単行本や雑誌の特集など、様々なものを見かけます。偶然、目に留まって手に取った（ANA の搭乗時の無料で読める雑誌・新聞のeライブラリーにあり、ダウンロードした）週刊東洋経済 「ChatGPT 仕事術革命」 として特集されていました。そこでは、例えば、音声から清書原稿の作成のように使える可能性のありそうな項目の示唆もありました。私自身は恥ずかしながら、お金を払ってまで読んだかは怪しいですが、 Kindle unlimited
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『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』 、新井紀子 （著）
もう少し腰を据えて、ChatGPTでも用いられている自然言語処理 理解 を深めたり、人の読解力 について考えさせられます。Twitter に限らず、日常の様々な場面で感じますが、大半の人の読解力 の低さ AIにできること から、AIと共存しながら、AIに取って代わられない強み について考えるきっかけ にしてみたいというような人におススメです。5年ぐらい前の本ですが、やっとチャットAIが身近になり、現実味を帯びてきて内容も理解しやすくなった人も増えたのではないかと感じる内容です。読みやすい文章 で書かれていて、良い本 でした。
短期的には 、先程の週刊東洋経済 の特集のような、ChatGPTを使いこなす人 はしばらくは重宝されると思いますが、長期的には こちらの本でも考えられているAIに取って代わられない強み という視点が大切になってくると思います。
リンク
５．まとめ 医療 のど真ん中 とは言い難い ですが、医療現場 でも使える事務 的なこと
すぐにできそうなChatGPTの医療現場／事務での活用（まとめ）
やはり、今のところのChatGPT（GPT-3.5） は日本語 平易な 文章文書作成 対話型説明 のようなものにも広く使われることにも期待 しています。もちろん、ChatGPTのビジネスモデルとしての弱点によっては数年後に似たような異なるシステムになっているかもしれません。
また、Google 検索一般的な（非専門的な）リサーチ の機能も担ってくれます。検索との違いによるメリット・デメリットはありますが、明らかな視点の欠如 を 防ぎやすい と考えています。
何より 、OpenAIのChatGPT を使ったことすらない人 は、是非 使ってみてください。会員登録をすれば、容易に使うことができます。まずは説明書を読むよりも、可能な範囲から使ってみる ことが大切だと考えています。
openai.com
実際に使ってみて 、それでも使うべきか 、使わないべきか という話ができたらと思っています。ChatGPTを使ったことないから、思い込みでとりあえず自分の価値観を主張する ファクト・データを蓄積し、問題点を対策しながら有効活用 していければと考えています。
そして、時間経過・AIの進歩、ChatGPT等の各サービスの状況 とともに役割 や利用方法 も徐々にアップデート
本日もお読みくださいましてありがとうございました。
【関連記事】
前回のChatGPTによる医師・医療者向けの情報収集としてChatGPTが使えるかを調べてみた記事（兼、記録）はこちらになります。
臨床推論 （診断推論）における思考過程 の解像度 を上げて書かれている書籍です。ChatGPTとの比較も個人的にしてみることで、この本の強みも感じました。ChatGPT の鑑別疾患の列挙の仕方や比較が気になる方も、よろしければご覧ください。
mk-med.hatenablog.com
