目次
- はじめに
- ChatGPTの臨床能力：国家試験と専門医試験での実証
- 革新的な臨床応用事例
- 標準化された評価システムの開発
- 育分野における生成AIの実態調査
- 患者教育における課題と解決策
- 臨床文書作成の効率化と品質向上
- 生成AIの利点と限界の明確化
- 段階的実装戦略
- 今後の研究課題と展望
- 結論
- 参考文献望
はじめに
理学療法・作業療法分野におけるAI技術の応用は、2024年から2025年にかけて飛躍的な進歩を遂げています。特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、従来の概念的な議論から具体的な臨床応用への転換点を迎えています。本記事では、2024-2025年に発表された最新の研究成果をもとに、生成AIの実際の性能評価、具体的な臨床応用事例、そして実装に向けた課題について詳しく解説します。
ChatGPTの臨床能力：国家試験と専門医試験での実証
日本理学療法士国家試験における性能評価
Sawamuraら（2024年）の画期的な研究では、ChatGPT-4の日本理学療法士国家試験（第54回〜第58回）における性能が詳細に評価されました。
主要な結果：
- 総合正答率：73.4%（合格基準を満たす）
- テキストのみ問題：80.5%
- 画像・表を含む問題：35.4%（有意に低下）
この研究は、AIの視覚的情報処理能力の限界を明確に示し、現在の技術的制約を浮き彫りにしました。
日本専門医試験での応用可能性
Katoら（2024年）による日本専門医試験の研究では、ChatGPT-4の理学療法関連問題での性能が検証されました。
重要な知見：
- 一般問題：80.1%の高い正答率
- 実践問題：46.6%（大幅に低下）
- 臨床現場での即応力には課題が残存
革新的な臨床応用事例
1. 患者トリアージシステムの新展開
