【論文紹介】患者教育の未来：AIが睡眠時無呼吸症候群の疑問に答える

2025年1月25日 21:00

医療現場に革新をもたらすAIの可能性

近年、人工知能（AI）の医療分野への応用が急速に進んでいます。その中でも、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成する大規模言語モデル（LLM）は、患者教育の分野で大きな可能性を秘めています。

この度、ドイツの研究チームが、最も広く利用されている大規模言語モデルの一つであるChatGPT-4oを用いて、睡眠時無呼吸症候群（OSA）の患者さんをサポートする可能性を調査した研究論文を発表しました。この論文は、睡眠医療の専門誌「Nature and Science of Sleep」に掲載されました。

睡眠時無呼吸症候群とは？

睡眠時無呼吸症候群は、睡眠中に呼吸が止まったり、浅くなったりする病気です。いびきをかく、日中に強い眠気を感じる、集中力が低下するなどの症状が現れ、放置すると高血圧や心臓病、脳卒中などのリスクが高まります。世界中で多くの人々が睡眠時無呼吸症候群に苦しんでおり、患者数は今後も増加すると予測されています。

睡眠時無呼吸症候群の治療法には、持続陽圧呼吸療法や、近年注目されている舌下神経刺激療法などがあります。しかし、特に新しい治療法である舌下神経刺激療法に関しては、患者さんがアクセスできる情報が限られており、不安や疑問を抱えたまま、治療に踏み切れないケースも少なくありません。

ChatGPT-4oは患者の疑問にどう答えたのか？

研究チームは、持続陽圧呼吸療法と舌下神経刺激療法に関するよくある質問を、それぞれ17個ずつ用意し、ChatGPT-4oに回答させました。そして、睡眠医療の専門家3名が、それぞれの回答を「医学的妥当性」「一貫性」「理解しやすさ」「簡潔性」の4つの観点から評価しました。さらに、回答の「完全性」と「患者への潜在的な危険性」についても評価しました。

その結果、ChatGPT-4oは、どちらの治療法に関しても、概ね高い評価を得ることができました。特に、医学的妥当性においては、舌下神経刺激療法に関する質問よりも、持続陽圧呼吸療法に関する質問で、より高い評価を得ました。これは、持続陽圧呼吸療法が長年標準治療として用いられてきたため、ChatGPT-4oの学習データに多くの情報が含まれていたことが理由と考えられます。一方で、舌下神経刺激療法に関する回答の完全性は、持続陽圧呼吸療法に比べて低いことが示されました。これは、舌下神経刺激療法が比較的新しい治療法であるため、学習データが不足していたことが原因と推測されます。

患者教育におけるAIの活用

本研究は、ChatGPT-4oのようなLLMが、睡眠医療における患者教育を支援するツールとして、大きな可能性を秘めていることを示しています。患者さんは、24時間いつでも、自分の知りたい情報を、分かりやすい言葉で得ることができるようになります。これにより、患者さんの不安や疑問が解消され、治療への積極的な参加が促されることが期待されます。

ただし、大規模言語モデルは万能ではありません。学習データに偏りがあると、誤った情報や不適切な回答を生成してしまう可能性があります。また、新しい情報に即座に対応することも困難です。そのため、大規模言語モデルを医療現場で活用するためには、専門家による監修や、継続的なアップデートが不可欠です。

AIと医療従事者の協働で、より良い医療を

本研究は、AIが患者教育の分野で大きな役割を果たす可能性を示唆する、非常に興味深いものです。今後、AIと医療従事者が協働することで、患者さん一人ひとりに寄り添った、より質の高い医療が提供されることが期待されます。

参考文献

Pordzik J, Bahr-Hamm K, Huppertz T, et al. Patient Support in Obstructive Sleep Apnoea by a Large Language Model - ChatGPT 4o on Answering Frequently Asked Questions on First Line Positive Airway Pressure and Second Line Hypoglossal Nerve Stimulation Therapy: A Pilot Study. Nat Sci Sleep. 2024 Dec 27;16:2269-2277. doi:10.2147/NSS.S495654.

専門家向け解説

already known（既知の知見）:

閉塞性睡眠時無呼吸症候群 (OSA) は世界人口の7分の1が罹患しており、今後も増加が予想される。
OSAは、高血圧や頭頸部扁平上皮癌の予後不良など、多くの二次疾患と関連している。
患者のサポートと教育は、早期かつ適切な治療を達成するために重要である。
持続陽圧呼吸療法 (PAP) は、確立された第一選択治療である。
舌下神経刺激療法 (HGNS) は、PAP療法に耐えられない患者に対する有望な第二選択治療として近年注目されている。
人工知能 (AI) を活用した健康関連ツールへの関心が高まっている。
大規模言語モデル (LLM) は、様々な医療分野で患者からの質問や症例に基づいた質問に対して、エビデンスに基づいた回答ができることが示されている。
インターネットで症状を検索することの限界は広く知られている。

unknown（未解明の点）:

LLMが患者教育に与える影響は不明であり、多くの研究課題となっている。
HGNS療法に関する、偏りのないエビデンスに基づいた情報は不足している。
患者がインターネット上で、特にHGNS療法に関する情報を求める傾向が強まっている。
LLMが、睡眠時無呼吸に関連する患者情報への高まるニーズをサポートするために、第一選択のPAP療法と第二選択のHGNS療法に関するよくある質問に正確に回答できるかどうか。

current issue（現在の問題）:

患者は、特に新しい治療法であるHGNS療法について、偏りのないエビデンスに基づいた情報を入手することが難しい。
製造業者のウェブサイトでは、患者向けの情報が限られており、治療の副作用についてもほとんど触れられていない。
睡眠専門医の診察までの待ち時間が長い場合がある。
患者が健康関連の問い合わせにAIツールを利用する傾向が強まっている。
LLMが患者教育に与える影響は、まだ十分に検証されていない。

purpose of the study（本研究の目的）:

最も頻繁に使用されているLLMであるChatGPT-4oが、第一選択のPAP療法と第二選択のHGNS療法に関するよくある質問に正確に回答し、睡眠時無呼吸に関連する患者情報への高まるニーズをサポートできるかどうかを調査すること。

Novel findings（新規な発見）:

ChatGPT-4oは、PAP療法とHGNS療法に関するよくある質問に対して、医学的妥当性、簡潔性、一貫性、理解しやすさの観点から、概ね高い評価を得た。
医学的妥当性においては、HGNS療法に関する質問（平均4.6）よりもPAP療法に関する質問（平均4.9）で有意に高い評価を得た (p < 0.05)。
一貫性、理解しやすさ、簡潔性においては、PAP療法とHGNS療法の両方の回答で同等の結果が得られた。
回答の完全性については、PAP療法に関する回答では51件中45件（88.24%）、HGNS療法に関する回答では51件中28件（54.9%）で確認された。
患者への潜在的な危険性は、PAP療法に関する回答では52件中2件（0.04%）、HGNS療法に関する回答では0件であった。

Agreements with existing studies（既存研究との一致点）:

ChatGPTがOSAの治療に関するよくある質問に90.78%の割合で正確に回答し、高い理解度を示したという先行研究と一致する。
ChatGPTがOSAの管理において潜在的な可能性を示した先行研究と一致する。

Disagreements with existing studies（既存研究との相違点）:

先行研究は、特定のOSA治療法に関する詳細な情報提供よりも、一般的なOSA治療戦略に焦点を当てている。