病院の業務は基本的に、「今の状況は、過去のどんな場面に似ているだろうか？」という、記憶と学習の検索だから、AIとの相性がすごくいい。「たぶんこのあたり」という絞り込みができたら、最後に決断するのは人間だし。 人間が決断しているところにPCの判断が入ってくると、状況はかなりややこしくなる。
仮に「精神科疾患の画像診断技術」が信頼できる確度で確立したとして、その副産物として、「正常な精神状態を可視化できる社会」が生まれる。そこにはトラブルの種しか見えない。

施設の患者さんを巡回で診察しているときには、施設の看護師さんと、薬局の人と自分たちと、異業種が即席のチームを作るのだけれど、ここにAIが入るとすごくいい。
スマホでGPT-4を開きながら、診察した患者さんの問題点を相談、AIの回答をみんなで見ながら相談すると、チームの一体感が上がる。 医師が入るチームで何かを相談すると、ほぼ当たり前のように、上意下達の構造が発生する。これだとチームを組む意味がなくなってしまう。AIという、そもそも人間ですらない中立の存在が意見を述べると、その意見が妥当だろうが間違っていようが、共通の話題が生まれる。これが大きい。

裁判官、あるいは弁護士の方々は、今日は不動産の立ち退き訴訟、翌日は医療過誤訴訟、その翌日は自動車事故の損害補償みたいに、抱える案件ごとに、専門家とは言わないけれど、その業界の相場観みたいなものを把握する必要があり、「にわか専門家」的な立場になるための勉強量は膨大なんだと思う。 自分には直接の知り合いはいないけれど、以前読んだ冤罪事件で有名な弁護士の評伝には、冤罪案件をひっくり返すような事例の場合、普段以上に勉強量が増え、大変なんだ、みたいなことが書かれていた。

自分たちが研修医だった大昔は、白衣のポケットにワシントンマニュアルをねじ込んで、病院内を駆けずり回っていた。今はたぶん、電子版の教科書をスマホに入れて持ち歩く人のほうがずっと多いのだろうけれど、AIが当たり前になると、装備がまた変わるんじゃないかと思う。 治療については、AIは当てにならない。仮に「この抗生剤を2g点滴して下さい」と指示されても、自分がたとえば離島に一人で飛ばされている状況だったら、自分は絶対に「今日の治療指針」を調べる。ハリソンを読める英語力があっても、日本語の教科書、伝統的で、一番手堅いのを押さえる。

ChatGPTは、「出力される文章は全て正しいとは限らない」という欠点があり、「文章を低コストで大量に生成できる」という利点がある。入力内容を工夫することで、そうした欠点を軽減することはできても、ゼロにはできない。利点は逆に、すでに十全に達成され、コストはもっと下がっていく。 昨今、AIの活用事例で工夫されているのは、欠点の克服に思える。まだ達成されていないからこそ工夫の余地が生まれるけれど、それがAIである以上、完璧を目指すほど、入力に要するコストは上がる。これはAIの利点を活かす方向とは逆行する。

高齢の患者さんが複数のクリニックを掛け持っており。処方を見ると、どの外来もたぶん、「ある症状を本気で治そう」というよりも、「多分薬はいらないけれど患者さんが欲しがるから、当たり障りのないものを処方しておこう」的な意図が感じられ。 患者さん自身は「いくつものクリニックに通うのが大変だった」とおっしゃるけれど、じっさいにはたぶん、この人は症状の解消を求めてクリニックに通っていたのではなく、おしゃべりの機会を購入する方便として、症状を用いていた側面が少なからずあったように思う。