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患者説明・インフォームドコンセント文書作成

Patient education and informed consent documentation

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

内分泌外科同意書研究: LLMによりFlesch-Kincaid学年レベルが14.1→8.8に改善(可読性大幅向上)するが内容忠実性(fidelity)が犠牲になるケースあり。口腔外科同意書はAI生成の方が従来ウェブ同意書より質・可読性で優位だが両者とも推奨可読性水準未達。

できること

平易な言葉での病状説明文下書き、多言語翻訳、可読性改善、標準同意書テンプレートの個別化

まだできないこと

医学的内容正確性の独力保証(fidelity低下リスク)、患者理解度確認の対話的プロセスの完全代替、法的責任を伴う同意取得

なぜそうなのか

可読性と内容正確性のトレードオフが実証されており、医師の説明義務(法的責任)は資格制度上代替不可能。誤訳・簡略化による重要情報欠落リスク。

これからの予測の根拠

可読性改善は既に実用域に達しており伸びしろは限定的だが、fidelity検証技術高度化により2028年までに内容正確性問題が実務上解消されレベル4で安定と予測。法的同意取得責任は医師に残るため専門家超え概念は不適用。

いま使える主な道具

ChatGPT、Copilot、Gemini、RAGベース同意書生成ツール

根拠

• Speaking Patient's Language: Assessment of Readability and Fidelity of AI-Optimized Consent Forms 2026
  内分泌外科同意書、可読性14.1→8.8改善も内容忠実性が低下
• Quality of Conventional versus Artificial Intelligence Oral Surgery Consent Forms 2026
  AI生成同意書が従来より優位だが推奨水準未達

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)
• 問診・トリアージ
• 鑑別診断支援
• 治療計画立案支援(腫瘍ボード等)
• 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。