近未来、医師の診察を受ける前に、患者が AI に対して自らの症状を説明するケースが増える可能性があります。AI が緊急性を判断し、診察の優先順位を決める「セルフトライアージ」としての役割が拡大していますが、最新の研究では、この技術的進展に人間側の心理的障壁が新たな課題を生んでいることが明らかになりました。ヴュルツブルク大学のウィルフリッド・クンデ教授とモリッツ・ライス氏らによる研究では、人間が AI チャットボットに症状を伝える際、医師に伝える場合に比べて情報の質と詳細さが低下することが示されました。この研究には、アウクスブルク大学やベルリンの大学病院などから研究者が参加し、500 名の参加者が頭痛や風邪様症状のシミュレーションレポートを作成する実験を行いました。参加者は、レポートが AI か人間の医師に読まれると偽って提示され、その内容が医療緊急度の評価にどれだけ適しているかが検証されました。その結果、AI と話していると誤信した参加者の記述は、医師と話す場合と比較して平均 28 文字少なくなるなど、詳細な情報が不足することが確認されました。特に実際に関節的な症状を抱えている参加者においても同様の傾向が見られました。この情報量の減少は、高性能な AI であっても正確な診断を下すのを困難にし、誤った医療アドバイスをもたらすリスクを高めます。なぜ人は AI に情報を隠すのか。研究チームは、AI が自身の状況の微妙なニュアンスを理解できず、画一的なパターンマッチングのみを行うという「固有性無視」の心理が主な原因であるとしています。また、アルゴリズムへの不信感やプライバシーへの懸念も、必要な情報を縮小させたり曖昧にしたりする要因となっています。医師と会話する際には伝わる重要な medical details が、AI 相手ではシステムに届かないままになる可能性があります。この課題に対処するため、研究者らは技術の高度化だけでなく、ユーザーインターフェースの工夫が不可欠だと指摘しています。開発者は、高品質な記述の具体的な例を示し、AI が不足している詳細を積極的に要求するよう設計するべきです。患者が詳細な情報を提供するよう促すことで、誤診の防止と医療システムの負担軽減が可能になります。AI を医療現場で効果的に活用するには、機械の処理能力だけでなく、人間が信頼して情報を共有できる環境作りが鍵となります。