私がこれまで目にしてきた適切な鑑別診断ができなかった事例を振り返ると、その多くは患者情報の不足や、複数の患者の処置を同時並行で行っていたが故に判断の遅れや間違いを招いたケースであった。これらの問題は、救急診療の現場にAIが導入されることで解決されるのではないかと期待している。

　例えば、搬送されてきた時点で患者の既往歴や過去の診療録が一覧できれば、慢性的な経過を経て急性増悪したのか、それとも突然症状を来したのかが判断できる。

　待合室にいる患者の症状の程度やバイタルの変動を基に、AIがトリアージをサポートしてくれれば、ウオークインで来院した患者が診察を待っている間に急変するといった事態も防げるかもしれない。

　ICUで管理している患者のバイタルを常に測定し、わずかな変化を感知して症状の悪化が予測できるようになれば、重篤化する前に対処することも可能になるだろう。そんな機能があれば、夜間勤務のスタッフの負担は大幅に軽減する。

　今後、AIの診断精度が上がっていくことを考えれば、典型的な症状や経過をたどる患者については、医師よりもAIの方が迅速かつ見逃しなく診断ができるだろう。最新のエビデンスと疫学的手法を駆使し、感度100％に近い精度で生命を脅かす疾患を予測できるようなシステムができれば、ぜひ使ってみたい。

医師は非典型例を診る時代に

　日常臨床で当たり前にAIを使える未来が訪れたら、医師は典型的な症状や経過をたどる患者ではなく、診断が困難な不確定要素の多い患者の診察を担うことになるはずだ。なぜなら、AIは不確定要素がある中で、断定的な結論を出せないからだ。医師は判断に迷う場合でも、知識と経験を元に無理にでも何かしらの「答え」を患者に示すことができる。