#medical_ai

BMJ Openに掲載された査読付き調査で、5つの主要AIチャットボットの健康回答の49.6%が「問題あり」と判定された 対象は Gemini、DeepSeek、Meta AI、ChatGPT、Grok の5モデル、質問数は合計250件 Grok は特に悪く、50回答中29件が問題あり、うち15件が「非常に問題あり」 栄養 と 運動パフォーマンス の質問が特に弱く、ワクチン と がん は比較的ましだった 参考文献の正確さは壊滅的で、完全に正しい引用リストを出したチャットボットは1つもなかった しかも回答はどれも「難しめ」で、医療情報としては読みやすさの面でも不十分だった 「AIに健康の相談をする人、かなり増えてるよね」という話は、もはや珍しくありません。 ちょっと体調が気になる、検査結果の意味がわからない、サプリや食事法を調べたい——そんなとき、検索エンジンより先にAIチャットボットを開く人もいるはずです。 でも、今回紹介するDecryptの記事は、その“便利さ”にかなり冷や水を浴びせる内容でした。 要するに、**AIの健

OncoAgent は、がん診療の意思決定を支援するための open-source なAIシステム ただのチャットボットではなく、複数の役割を分担する multi-agent 構成になっている 医療ガイドラインをもとに答える RAG（Retrieval-Augmented Generation） を使い、根拠のない回答を減らそうとしている 患者情報を外部クラウドに出さない Zero-PHI policy を重視し、on-premises で動かせる設計 2段階のモデル（Tier 1 / Tier 2）を使い、軽い案件は速く、複雑な案件は深く考える AMD Instinct MI300X と ROCm を使った学習最適化が大きな売りで、約50分で全データの fine-tuning を回せたとされる ただし、これはあくまで 臨床判断の補助 であって、医師の判断を置き換えるものではない この記事で紹介されている OncoAgent は、ひとことで言うと「**がん診療に特化した、かなり本気のAI意思決定支援システム