五人のAI医師が診断精度83%と検査費削減を両立、米科学誌に掲載されたMAI-DxO

マイクロソフトが同一の大規模言語モデルに五つの役割を演じさせて診断を組ませるMAI-DxOが、米科学誌Scienceに載った。10月22日公表の結果では、NEJMの難症例304件で約83%の正答に対し、資料を調べてよい医師群は約36%。さらに予算制限を付けた設定では、費用が医師群の半分以下になった。

なぜ五人に分けたのか

役割は五つに分かれる。仮説担当（Dr. Hypothesis）は可能性の高い疾患を三つまで残し、新しい証拠が入るたびに並べ替える。検査選定（Dr. Test-Chooser）は毎回最大三つまで検査を選び、どちらの仮説でも結果が同じになる検査は価値が低いとして外す。異論担当（Dr. Challenger）は、他の役割が一つの判断に早く流れていないかを確認し、矛盾する証拠を挙げる。

論文の例が分かりやすい。数か月にわたる転倒、下肢の脱力、瘀青、歯茎の出血と歯の脱落を訴える症例で、通常のGPT-5は神経病変へ向かい多数の検査を重ね、多因子的な解釈で終わった。MAI-DxOは、胃バイパス術の既往と果物をあまり食べない生活、歯茎の出血を一つの筋で結び、壊血病を疑って血漿ビタミンCの測定で確定した。残り二つの役割は費用の見張りと、推論の矛盾や検査名の有効性を確認する裏方である。

情報が足りない状態で試すSDBench

これまでの医療AIの試験は、症状、既往歴、検査結果を一括で渡す形が多かった。マイクロソフトのSDBenchは逆で、最初は短い病状の要約だけを渡し、追加情報は自分で問い、必要な検査は自分で申請する。別の模型が完全な病歴を持ち、申請された項目だけを返す。最終診断の正誤と、検査と受診の費用を見積もる。

会診の効果は数字にも出た。NEJM症例での通常GPT-5の正答は78.9%で、MAI-DxOの枠組みを通すと83.2%へ上がった。費用の動きは大きく、通常GPT-5の平均8409ドルが5430ドルへ減った（資料ありの医師群は4725ドル）。ただし予算制限を付けた設定では、MAI-DxOが正答80.9%で平均2241ドルまで下げ、医師群の半分以下になった。

注意点もある。NEJMの症例はもともと難診で知られ、参加医師は全科と総合内科が中心で、独力での対応だった。この試験から言えるのは「単独の医師より、AIの会診チームが上回った」ことまでで、実務の全貌を断定する材料はない。

次の舞台は救急室

マイクロソフトはBIDMCと組み、実患者が直接対話するトリアージ検証を計画している。待ち時間の長さは症状の軽重のばらつきで決まるため、問診で重症の示唆を拾えれば、優先度の判断に役立つ可能性がある。競合の動きも速い。グーグルのAMIE研究では、98名の患者が自宅でAIとの文字対話を行い、医師が記録を確認して診察に臨む形式の実現可能性を確かめた（10月9日公表）。OpenAIは9月に電子カルテ大手Epicの患者情報をChatGPT for Healthcareへ接続する道を開いた。

マイクロソフトの足元にはDragon Copilotがあり、3月時点で10万人超の臨床スタッフが診療記録の作成や紹介状の下書きに使っている。今回の研究チームと製品チームをMicrosoft AIへ統合したのは、診断研究を日常の診療に繋げるためと見られる。同社が掲げるのは治療選択まで含めた「医療スーパーインテリジェンス」だが、そこまでの距離は長い。

よくある質問

Q. 医師が不要になるということか。
違う。試験は資料提供の形式が医師と異なり、参加医師は独力での対応を強いられている。診断精度の差は、問診の切り出し方と検査の選び方を組織した枠組みの効果でもあり、人手での運用に置き換わる話ではない。

Q. 日本の医療機関でも使えるのか。
現時点では研究段階の成果である。米国でも臨床結果は未公表で、規制や電子カルテとの接続を含め、日本での利用は当面、報道ベースの動向追いになる。

編集部の見解

精度の数字より印象的だったのは、費用の2241ドルだ。安い検査で同じ情報を得る役割を一つ挟むだけで、検査の積み上げ方が変わる。日本の検査運用にも転用できる発想で、AIの導入判断を「精度だけ」でやると、費用の面の価値を見落とす、という好例に思えた。

my-best.ai 編集部

出典：36Kr「有力誌が『AI医師』の名を正した、会診の正答率は人間を大きく上回る」（寄稿：字母AI、2026年10月27日）

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