はじめに

「患者が来院する前に、AIがある程度の見立てをしてくれたら…」
そう考えたことがある医師も多いのではないでしょうか。

問診票を整理する時間、初診での病歴聴取、軽症と重症のトリアージ。
これらの業務を補助するのが、症状予測AI（Symptom Checker）です。

ここ数年、海外ではAda Health、Symptomate、Buoy Healthなどが相次いで実用化。
日本でもUbieなどのAI問診が一般外来で使われ始めています。
本記事では、AIによる症状予測の仕組みと精度、
そして医師がどこまで信頼して使えるのかを整理します。

症状予測AIとは何か

症状予測AIは、患者が入力した症状・年齢・背景情報から、考えられる疾患を推定する仕組みです。
基本構造は以下の通りです。

この「推定」は診断ではなく、トリアージを目的としています。
あくまでAIが示すのは“可能性の高い候補”であり、最終判断は医師が行う点に注意が必要です。

複数の国際比較研究では、AI症状予測の精度は医師初期診断の60〜80％相当と報告されています。

AIは病態を推測する精度よりも、“緊急性を見分ける精度”が高いことがわかっています。
特に、重症患者を「見逃さない」仕組みとして臨床価値があります。

症状予測AIは、単独で診断を下すのではなく、医師の判断をサポートする立ち位置で使われます。

① 外来前問診（Ubie・Ada）
患者が来院前にスマホで回答 → 症状をAIが要約 → 医師が初診時に概要を把握。
平均で問診時間3〜5分短縮。

② 健診・産業医領域（Symptomate）
企業健保などで「症状セルフチェック」ツールとして導入。
リスク層の抽出により、受診勧奨を効率化。

③ 遠隔診療や夜間救急（Buoy Health）
チャット形式で症状を入力し、AIが「救急受診」「自宅経過観察」などをガイド。
過剰受診の抑制や相談窓口の負担軽減に寄与。

メリット

課題

今後は、医療現場での活用を前提に医師監修型AIの標準化が鍵となります。

AIによる症状予測は、診断そのものを置き換えるものではありません。
しかし、限られた外来時間を最大限に生かすAIとして確実に進化しています。

AIの見立てはまだ完璧ではありません。
しかし、“初期の全体像を把握する”という役割において、
医師の時間を節約し、診療の質を底上げする存在になりつつあります。

次回は「AI薬剤選択支援ツール ― 相互作用チェックから個別化医療まで」を紹介します。

BMJ. “Performance of Symptom Assessment Apps in Clinical Context.” BMJ 2022.
Kozłowski M. et al. “Evaluation of Symptomate in European Primary Care.” MedAI Journal, 2023.
Ada Health. “White Paper: AI Symptom Assessment Technology.” (2023)
Infermedica. “Symptomate Clinical Accuracy Report.” (2024)
Ubie株式会社「AI問診による医師業務効率化実証報告」(2024年)