はじめに
AIが医療の現場に導入されつつあるなか、特に注目を集めているのが最新のAI技術「o1モデル」です。
これまで話題となっていた「Medprompt」との違いは、o1モデルが「自己推論型AI」として、AIが自ら考える能力を持つ点にあります。
AIが「考える」という言葉に興味を持つ方も多いでしょうが、これは単なる比喩ではありません。
AIが人間のように状況を分析し、最適な判断を下す能力が現実のものとなりつつあるのです。
この記事では、Medprompt とo1モデルの違いや、o1モデルが医療にどのような変革をもたらすのかをわかりやすく解説していきます。
AIが医療に求められる理由
医療の現場では、病気の診断や治療の判断が求められますが、そこにはいくつかの課題が存在します。
特に大きな課題は医師不足と新たな疾患や治療法の増加です。
高齢化が進むなか、医師の労働負担は増加しており、医療の現場では即時の対応が求められています。
また、新たな疾患や治療法が日々生まれているため、医師が最新の情報を常に把握することは困難です。
こうした課題に対して、AIは大量の医療データを瞬時に分析し、的確な診断支援を行うことで、医療現場の支援役を担うことが期待されています。
そのなかでも特に注目を集めているのが、Medprompt とo1モデルの2つの技術です。
Medprompt とは？ AIの診断支援技術の進化
Medprompt は、これまでのAI技術のなかでも特に「プロンプトエンジニアリング（AIへの指示の工夫）」が際立っていた技術です。
医療AIは、質問に対して「どのように考えるべきか」を指示することで、AIの思考プロセスを制御し、正確な診断を支援してきました。
Medprompt の特徴の1つは、チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought, CoT）の手法です。
これは、AIが一度に結論を出すのではなく、段階的に考えるよう促す手法です。
たとえば「この症状の原因は？ まず感染症の可能性を考えよう」といった具合に、AIが思考の手順を踏む形になります。
さらに、AIにいくつかの具体的な事例（例えば、医療問診の例）を示すことで、AIがその事例を参考にして回答を作る Few-shot prompting の技術も活用されています。
また、1つの質問に対してAIが複数回の回答を生成し、それらを多数決で最も適切な回答を選ぶアンサンブル（Ensembling）という方法も採用されています。
これらの手法は、特に GPT-4 の性能を大幅に向上させ、医療分野における質問応答の正確性を高めることに貢献してきました。
o1モデルの登場：AIの進化が示す未来像
2024年9月、o1モデルが登場しました。
このモデルは、これまでのMedpromptの手法を必要とせず、「自己で考える能力」を備えたAIです。
これまでのAIは「このように考えなさい」という明確な指示が必要でしたが、o1モデルは人の指示がなくても自ら考えることができます。
o1モデルの最大の特徴は、自己推論能力を備えていることです。
これにより、o1は段階的な推論を自ら行い、問題を解決していきます。
そのため、これまでのような「CoTプロンプト」や「Few-shotの事例提示」といった手法が不要になり、AIにシンプルな質問をするだけで高精度な回答が得られるようになりました。
Medprompt とo1の違い
これまでの Medprompt とo1モデルの違いを整理すると、いくつかの明確な進化が見られます。
Medprompt ではAIが段階的な指示や例示を必要としていましたが、o1ではそれが不要です。
o1では、プロンプトの複雑さが大幅に軽減され、シンプルな質問で高精度な回答が得られるようになりました。
さらに、Medprompt ではAIが1つの質問に対して複数回の回答を生成し、多数決で最も正確な回答を選ぶ手法が使われていましたが、o1は1回の推論で正確な答えを導き出すことが可能です。
これにより、AIの計算負荷が減り、処理がより効率的になっています。
o1の効果と課題
o1モデルは、米国の医療試験「MedQA」で驚異的な成果を示しました。
o1は96%の正解率を達成し、Medprompt を使った GPT-4 の90.2%を大きく上回りました。
特に、患者の病歴を含む複雑な質問にも強く、自己推論の能力が効果的に発揮されています。
ただし、o1にはいくつかの課題もあります。
1つは、コストの高さです。o1は思考プロセスを多くのトークン（処理単位）に依存するため、処理コストが高い点が課題となっています。
また、o1の内部の思考プロセスはブラックボックス化されているため、AIがどのようにしてその答えを導き出したのかが分かりにくいという透明性の問題も存在します。
まとめ：AI医療技術の未来はどうなる？
o1モデルの登場は、AI医療技術の大きな進化を象徴しています。
これまでの「人がAIの考え方を指示する」モデルから、「AIが自ら考える」モデルへの移行が実現されつつあるのです。
o1モデルの登場により、人間の介入を最小限にした自己推論が可能となり、これまでの手法を超える高い精度（96%）を実現しました。
o1は、医療分野に限らず、他の分野への応用も期待されており、AIが様々な産業に変革をもたらす可能性を秘めています。
今後は、o1モデルを含むAIが、医療現場の診断支援や医療教育の分野で大きな影響を与えることが予想されます。
患者の安全性を確保しつつ、コストを抑えるための工夫が求められるでしょう。
AIがどのように医療を変えていくのか、その進化の行方を一緒に見届けていきましょう。
参考：From Medprompt to o1: Exploration of Run-Time Strategies
for Medical Challenge Problems and Beyond
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