バージミンガム大学などがケニアのプライマリケア16施設で実施した生成AI支援ツールの臨床試験が学術誌Nature Medicineに掲載された。電子カルテに統合された大規模言語モデルベースの支援ツールAI Consultを用いたランダム化比較試験では、延べ9,600名以上の患者を対象に安全性と有効性が検証された。AIは診察中にリアルタイムで提案を行うが臨床医の裁量は維持され、患者には非表示とする設計とした。 14日以内の治療失敗率に統計的有意差はなく支援群2.2％対照群2.0％、有害事象も報告されず安全性が確認された。臨床記録の質や治療計画の精度は有意に向上し、抗生物質関連費用も低減した。患者満足度に差異は見られなかった。 短期患者転帰への改善が明確でなかった点について、研究陣はプライマリケアが自己限度性疾患を扱う場であり重篤事象が稀なため、微小効果の検出には10万人規模の試験が必然的だと指摘する。バーミンガム大学のMateen教授は、AIが臨床ワークフローに安全に統合され自律性を損なわない点が重要だと強調。Riley教授は、本試験がAIの現実的な貢献度を設定し今後の投資方向性を示すと評価している。 高所得国の医療システムにも応用可能な知見であり、生成AIが臨床判断補助として確実な価値を発揮することを裏付けると同時に、患者転帰の改善には長大な評価期間が必要であることを明確にした。医療AIの実装と期待値管理に向けた重要な基準を提供する成果となった。