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治療計画立案支援(腫瘍ボード等)

Treatment planning support (tumor boards)

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

神経腫瘍放射線治療研究(101症例, 2026): ChatGPT-4が実際の腫瘍ボード決定と76%一致したが、単純症例で必要治療を省略、境界症例で不要治療を提案する誤りがあり「人間の判断の代替にはならない」と結論。

できること

ガイドラインに基づく標準治療オプション提示、腫瘍ボード資料の準備・要約、文献・類似症例の高速検索

まだできないこと

個別化された複雑意思決定(合併症・患者価値観含む)の最終決定、境界症例での適切な治療強度判断、詳細最適化なしでの放射線治療計画実行

なぜそうなのか

精度76%程度でも過小/過剰治療の誤りが一定割合発生。腫瘍治療は患者QOL等の定量化困難な要素を含み、責任構造上最終決定は必ず人間の腫瘍専門医チームに帰属。

これからの予測の根拠

ASCOがAI-Enabled Oncology Careをロードマップ化し、smart patient retrieval等の周辺機能実装が先行することから2027-28年にガイドライン準拠症例ではジュニア腫瘍医相当に到達すると予測。個別化判断の複雑性から専門家超えは想定しない。

いま使える主な道具

ChatGPT-4/5、AI-powered smart patient retrieval、LLaMA 3.3ベース腫瘍ボードツール

根拠

• Assessing ChatGPT-4 as a clinical decision support tool in neuro-oncology radiotherapy 2026
  101症例、腫瘍ボード決定一致率76%、単純例で治療省略・境界例で過剰治療の傾向
• AI-assisted tumor board decision-making in pancreatic oncology 2026
  LLaMA3.3による膵癌42例の治療方針予測、予備的研究段階

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
• 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。