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問診・トリアージ

History-taking and triage

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

AMIE緊急外来試験(2026, N=100): 盲検評価で医師との鑑別診断の質に有意差なし、safety stop 0件。NEJM AI ED試験(3施設17.4万件): AIトリアージ導入で重症患者特定率78.8%→83.1%、初期対応までの時間33%短縮。ただしLLM単体のESIスコア一致度(39,375例)は最高でもkappa約0.467、精度61.7%で人間看護師の水準には未到達。

できること

受診前病歴聴取の自動化・要約、緊急度分類の意思決定支援、対話による症状収集で医師の問診時間短縮

まだできないこと

身体診察(視触診・聴診)の代替、非言語的徴候の察知、意思疎通困難な患者への対応、トリアージ最終権限の単独行使

なぜそうなのか

身体診察という物理的行為ができない技術的限界。緊急度誤判定が直接生命に関わるため規制・訴訟リスクが高く自律権限は付与されない。LLMのESI一致率が人間看護師水準に未到達。

これからの予測の根拠

2026年8月発表のAMIE Video(音声・映像同時解析)により2027-28年には非接触所見の一部代替が進むと予測。ただし物理接触を伴う診察は技術的に代替不能のためレベル4で頭打ち。

いま使える主な道具

Google AMIE(Video含む)、Ada Health、Epic/Providence AIトリアージ

根拠

• Exploring the feasibility of conversational diagnostic AI in a real-world clinical study 2026-03
  AMIE urgent care 100例、医師と鑑別診断の質に有意差なし、safety stop 0件
• Impact of Artificial Intelligence-Based Triage Decision Support on Emergency Department Care 2026
  17.4万件のED受診、重症患者特定率78.8%→83.1%、初期対応時間33%短縮
• Is Artificial Intelligence Ready for Emergency Department Triage? 2026
  39,375例でLLM ESI評価、最高一致でもkappa約0.467・精度61.7%

同じ分野のほかの仕事（医療(診断支援・画像読影・問診・治療計画)）

• 画像読影支援(放射線・病理)
• 鑑別診断支援
• 治療計画立案支援(腫瘍ボード等)
• 患者説明・インフォームドコンセント文書作成
• 稀少症例・診断困難例対応

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。