香川大学医学部附属病院医療技術部検査部門の松村雄太氏は11月30日、日臨技中四国支部医学検査学会で生成AIによるフォトサーベイの評価結果を報告した。生成AI間で正答率に大きな差はなかったが、血液、一般分野で50％以下となるなど、全体的に正答率は高くなかった。

対象は、日本臨床衛生検査技師会臨床検査精度管理調査（2023年度、2024年度）のフォトサーベイ4分野（微生物、血液、一般、生理）。使用した生成AIは、ChatGPT4o（以下ChatGPT）とMicrosoft 365 Copilot（以下Copilot）で、問題文と選択肢を入力し、画像を貼り付け、AIに回答させた。

結果によると、微生物では2024年度のCopilotは100％だったが、2023年度はいずれも50％程度と差があった。血液、一般では50％以下、生理も60％程度の正答率だった。血液分野では「赤芽球をリンパ球と誤認したり、過分葉好中球を正常と判断してしまうなど、人が見れば明らかな所見を捉えることができなかった」という。一般では、赤血球形態の全ての問題で正答率はいずれも0％となった。

結果について松村氏は、生成AIはテキスト中心に学習されており、顕微鏡画像や心電図のような視覚的情報を直接認識することが難しいことが背景にあると指摘。現状では活用することは不適とした。

一方で生成AIは補助業務、特に文書作成などに活用し、臨床検査技師は検査業務に集中することで業務を効率化できると報告した。