AIに診断名を聞く患者が増えている〜寄り添いが治療を壊すとき〜
「先生、病気のこと、AIに聞いてみたんです」
外来でこの言葉を聞かない日がなくなった。
前回の記事では、AIに相談してから受診する患者さんの問題を書いた。今回は逆の話。診断を受けて帰宅した後に、AIに聞きに行く人たちのこと。
診断名が検索ワードになる
私が病名を伝える。患者さんは家に帰って、AIに入力する。
「◯◯と診断されました。どんな病気ですか?」
自分の病気を知りたい。当然の行動です。問題は、そこから先に起きること。
AIは寄り添う
AIは優秀なカウンセラーのように振る舞います。
「ご不安ですよね」「心配されるのは当然です」
そして聞かれたことに、丁寧に、何度でも答えてくれる。深夜でも、何時間でも、嫌な顔をしない。忙しそうな医師には聞けなかったことを、全部受け止めてくれる。
患者さんにとって、AIはいつの間にか「もう一人の主治医」になっている。
怖がりすぎる
ある患者さんに、良性腫瘍だと説明しました。経過観察で十分、心配いりませんと。
次の外来で、その人は憔悴しきっていた。
「AIに聞いたら、まれに悪性化すると言われました」「手遅れになったらどうしよう」「毎晩眠れません」
AIは嘘をついていない。まれに悪性化する可能性はゼロではない。論文にも記載はある。
私がその話を初診でしなかったのには理由があります。確率が極めて低いから。0.1%の可能性を伝えて、99.9%の安心を奪うべきではない。その判断は、患者さんの性格や不安の度合いを見ながら行っている。
AIにはその文脈がない。聞かれたから、正確に、網羅的に答えた。
その誠実さが、患者さんの3ヶ月を地獄に変えたのだ。
安心しすぎる
逆もある。
手術が必要だと説明した患者さんが、次の外来でこう言った。
「AIに聞いたら、生活習慣の改善でも対応できるって」「手術はリスクがあるし、もう少し様子を見たい」
AIは間違っていない。その病名で調べれば、軽症なら生活習慣の改善で対応できるケースもある。
でもこの患者さんは軽症ではない。私は画像を見て、検査結果を見て、手術が要る判断した。その情報量は、患者さんがAIに伝えた内容とは比較にならない。
AIは「その病気」の一般論を答えた。「この人の状態」への判断ではない。患者さんにはその区別がつかない。
言えない人たち
「AIに聞きました」と堂々と言う患者さんがいる一方で、黙っている人たちがいる。
医師に怒られると思っている。「余計なことを調べるな」と言われるのが怖い。だから、AIで得た情報を隠したまま診察を受ける。
これが厄介です。
AIの回答と主治医の説明にズレがあっても、患者さんはそれを口に出さない。頭の中で二つの情報が矛盾したまま、治療が進んでいく。薬を飲まなくなる。通院が途切れる。理由を聞いても「なんとなく」としか答えない。
本当の理由は「AIと先生の言うことが違ったから、どっちを信じていいか分からなくなった」。でもそれを言えない。
私たちは、見えない不信に気づけないまま、治療を続けていることになる。
家族が加わる
患者さん本人だけではない。家族がAIに聞く。
「父が◯◯と診断されました。最善の治療法は?」「手術のリスクは?」「他の選択肢はないのか?」
愛情ゆえに調べる。大切な人を守りたいから。その気持ちは分かります。
でも家族は、患者さん以上に文脈を持っていない。診察に同席していないことも多い。病状の細かなニュアンスは伝わっていない。そこにAIの一般論が入り込む。
「ネットではこの治療法がいいと」「AIはこの手術の成功率は◯%だと」「セカンドオピニオンを取れとAIに言われました」
一つ一つは合理的に見える。でも背景にあるのは断片的な一般論。家族の不安と、AIの共感的な応答が絡み合って、治療方針への不信が育っていく。
私が説明する相手が一人から家族全員に増える。それぞれが別々にAIに聞いていて、別々の情報を持っている。全員の認識を揃えるだけで、診察時間が終わる。
本人が判断できない場合
脳外科では珍しくない状況です。意識障害がある。認知症が進んでいる。本人が治療方針を判断できない。
そうなると、家族がすべてを決める。その家族が、AIで集めた情報を根拠に判断を下す。
私が画像と検査結果に基づいて提案した治療方針と、家族がAIから得た一般論がぶつかる。「AIではこう書いてあった」が、患者本人の意思の代わりになってしまう。
本人の身体を診ているのは私です。でも家族にとっては、24時間いつでも相談に乗ってくれたAIの方が、頼れる存在に見えていることがある。
AIはセカンドオピニオンではない
「セカンドオピニオンを取った方がいいとAIに言われました」
この言葉も時々聞く。そして、AIへの相談そのものをセカンドオピニオンだと認識している患者さんもいる。
セカンドオピニオンとは、別の医師がカルテや画像を直接見て、専門的知識に基づいて意見を述べるもの。患者さんの個別の状態を把握した上での判断です。
AIに病名を入力して返ってくる回答は、それとはまったく別のもの。教科書的な一般情報。個別の画像も血液データも触診所見も、AIは何一つ見ていない。
でも患者さんの体感としては「別の専門家にも聞いた」になっている。この認識のズレは大きい。セカンドオピニオンを取ったつもりでいるから、主治医の意見と食い違ったときに「医師の方が間違っているのでは」という疑念が生まれやすくなる。
信頼が崩れるとき
AIの回答と主治医の説明が違う。このとき何が起きるか。
患者さんは不安になる。「どっちが正しいんだろう」と。
AIは常に丁寧で、根拠を示し、感情に寄り添ってくれた。医師は忙しそうで、十分に説明してくれなかったかもしれない。どちらを信じたくなるか。
一度崩れた信頼を、外来で取り戻すのは極めて難しい。
患者さんは転院する。別の病院でも同じ診断が出る。また転院する。いわゆるドクターショッピング。その間に治療は遅れる。
きっかけはAIが間違えたことではない。AIが正しい一般論を述べて、それが目の前の患者さんの個別事情と合わなかっただけ。それだけのことで、医師と患者の関係が壊れる。
精神科との交差
不安障害やうつの患者さんが、AIに自分の症状を相談するケースも増えている。
AIは共感する。「あなたの不安は当然です」「つらかったですね」「無理しないでください」
温かい言葉です。でも治療の文脈では、この共感が症状を固定させるリスクがある。
不安障害の治療には、不安を感じる場面にあえて少しずつ向き合う過程が必要なことがある。「あなたの不安は当然」と毎晩AIに言われ続けると、不安を抱えたままでいることが肯定されてしまう。回避行動が強化される。
AIは患者さんの気持ちを否定しない。それは設計として正しい。でも精神科医療では、適切なタイミングで「その不安は、病気がつくり出しているものかもしれません」と伝えることが治療の一部になる。
AIの寄り添いと、治療的な介入は違う。でも患者さんにはその境界が見えない。
寄り添いには方向がない
ここまで書いてきたことの根にあるのは、一つの構造。
AIの共感には、方向がない。
不安を訴えれば不安に寄り添う。楽観を求めれば楽観の材料を出す。怒りには受容で返す。
医療では、感情に寄り添うことと、最善の方向に導くことが一致しない場面がある。怖がっている人に「大丈夫」と言いたくなる。でも本当に大丈夫じゃないこともある。楽観している人に水を差したくはない。でも現実を見てもらわなければ手遅れになることもある。
このさじ加減は、患者さんを目の前で見ている医師にしかできない。表情、声のトーン、生活背景、性格。それを踏まえて、何をいつどう伝えるかを判断している。
AIにはそれができない。でも患者さんにとって、AIの寄り添いは心地よい。心地よいから信頼する。
時間の非対称
「もっと丁寧に説明すればいい」。そう思われるかもしれません。
その通りです。もっと時間をかけたい。何度でも答えたい。
でも外来には何十人も待っている。一人に30分かければ、他の患者さんにしわ寄せがいく。医療は有限のリソースで回っている。
AIには時間の制約がない。医師にはある。この非対称が「AI主治医」を生む構造の一つ。だからといって、AIを使うなとは言えない。患者さんが自分の病気を調べることは、本来は望ましいことだから。
問題は、そのツールが医療の文脈を理解しないまま、最も信頼される存在になってしまっていること。
AI企業に求めること
前回も書いた。繰り返す。
医療に関する相談を受けたとき、AIは寄り添いを最優先にすべきではない。
診断名を入力されたら、「主治医の先生はどう説明されましたか?」とまず聞くべきです。「主治医の説明と違う内容があれば、次の診察で確認してください」と添えるべき。
「あなたの主治医は、あなたの検査結果や画像を直接見て判断しています。私にはその情報がありません」
この一文を毎回出すだけで、状況はかなり変わる。
精神科領域の相談であれば、共感だけでなく「現在通院中であれば、この内容を主治医と共有してください」と促す設計が要る。AIの共感が治療の妨げになりうるという認識を、開発側が持つべき。
患者さんへ
AIに相談すること自体は悪くない。
ただ、一つだけ。AIは「あなたの病気」に答えているのではなく、「その病名の一般情報」に答えている。同じ病名でも、ステージや年齢や合併症で治療方針はまったく違う。
そしてもう一つ。AIに聞いたことを、主治医に隠さないでほしい。怒る医師はほとんどいません。むしろ、何を調べて何が不安なのかを教えてもらった方が、ずっと話がしやすい。
不安になったとき、AIに聞きたくなる気持ちは分かる。でもその不安は、次の診察で主治医にぶつけてほしい。
私たちは、そのためにいるのですよ。
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