誰もデモしない 70%
臨床 AI のデモはどれも、完璧な術後患者から始まる——2 週間の longitudinal データ、清潔な創部、従順な運動ログ。術後症例がきれいに見えるのは、素材がすでにシステムに揃っているからである——AI はトレンドを要約するだけでよい。
これは、多くの外来が実際に抱えている問題ではない。典型的な整形外科外来の 1 日を支配しているのは初診である——新たな腰痛、ひねった膝、何ヶ月も痛む肩。患者にシステム上の履歴はない。このうちおよそ 60–70% は手術を必要としない。そして、この群に対する「良いサマリ」がどう見えるかを公開した臨床 AI は、ほぼ存在しない。
本稿はその多数派のための設計についてである。iRehab は、初診の診察前に医師の画面に届くその一行サマリを 診前ブリーフ（Brief） と呼んでいる。姉妹編の 問診の圧縮、様式の統合ではなく は、術後フォローアップにおける Brief を扱う。
数週間の履歴ではなく、一つの当たりを Brief 化する
術後患者には、システムに処理できる素材がある——VAS（Visual Analog Scale、視覚的アナログ疼痛スケール 0–10）の推移、数日分の創部写真、運動完遂率。AI は豊富な時系列からパターンを抽出する。
初診患者にはそれがない。システムが持っているのは、診察 10 分前に患者が pre-consult フォームに書いたもの、座ったときに発した一言の口頭主訴、せいぜい人型図上のタップ一回である。Brief の仕事は違う——構造化された一つの当たりから、専門科にとって意味のあるシグナルを抽出することである。
根底の原則は同じだ——四つの欄、5 秒の読解、診断仮説が医師の頭の中に自動的に組み上がる。しかし入力の形が変わる。それが、フォームの設計と AI に許容される推論範囲をすべて書き換える。
患者が答えられる——すべてを形づくる制約
待合室で患者に近づいて、どの組織が問題かと聞いてみてほしい。返ってくるのは 3 種類だ——肩をすくめる、礼儀のための推測、あるいは自信をもって間違った組織名を挙げる。患者は腱と靭帯と神経を区別するような訓練を受けていないし、受けるべきでもない。臨床訓練を受けていないと確実に答えられない質問は、問診項目ではない——データ収集を装った診断仮説である。
iRehab の受診前フォームはこれを硬い設計制約として扱う——患者に向けたすべての質問は、医学的訓練のない人が答えられなければならない。この一つのルールが、下流の数十の決定を押し出す。
- 「これは腱・靭帯・神経の問題ですか？」——削除。患者は答えられない。AI は、患者が 答えられる 質問から推論する（次節）。
- 「どこが痛みますか？」——患者が直接タップできる人型図になる。解剖名なし。患者は人の絵の上で指を差す。
- 「どんな感じですか？」——短いリストになる：痛み／しびれ／筋力低下／複数／その他。筋力低下は痛みと対等に置かれる。なぜなら神経性の筋力低下はレッドフラッグ信号であり、痛みだけを聞いていても見逃すからである。
- 「いつ始まりましたか？」——「始まったときに何をしていましたか？」になる：ぶつけた／持ち上げた／同じ動作を繰り返していた／起きたらあった／知らないうちに徐々に／あまり覚えていない。どの選択肢も一般人が使う動詞である。
- 「どのくらい続いていますか？」——5 つのバケットになる：今日／3 日以内／1 週間以内／1 ヶ月以内／1 ヶ月超。患者の記憶から正確な期間を取るのは有名に当てにならない——バケットの方が答えやすく、実情にも忠実である。
すべての選択肢が同じテストを通る——医学背景のない家族が、意味を聞き返すことなく答えられるか？ 答えが No なら、その選択肢は出荷されない。
初診整形外科の Brief はこう見える
すべての構造化入力を圧縮した結果、医師の画面に届くのは、病院が何十年も使ってきた書式での 1 行の電報体（telegraphic shorthand）である：
45F. CC: R't knee pain going up/down stairs x2wk. VAS 6. Dur <1wk. Onset: lifting. Pattern: intermittent. Sensation: pain only. Wound: no. Zones: R't knee (front). Pt: 「しばらく歩いてからしびれが出る」
5 秒で読める。臨床手書きの慣例が保たれる——R't ／ L't ／ B/L で左右側を表し、enum コードは展開されず、医師が文ではなくシグナルとして読めるようになっている。患者本人の言葉は引用符に入れて残され、構造化された欄が捉えきれない時間的ニュアンスを保つ。
判断を駆動する 4 つの欄——部位、重症度、発症タイプ、持続期間——がすべて揃い、値があるときは 2 つのオプション欄（創部状況、患者発言）が重ねられる。文書エクスポート用には通順版も生成される。しかし医師の画面に最初に表示されるのは電報体の Brief である——ベッドサイドでの読解速度が設計目標だからだ。
組織タイプ：患者に聞かないという選択
フォームの以前のバージョンでは、患者に問題を 6 つの組織カテゴリ——関節・筋・骨・神経・皮膚・外傷——に分類させていた。完遂率はまずまずで、回答の多くも使えるものだった。それでもこの質問は撤去された。
理由は、患者がうまく答えられないからではない。理由は、「間違っているのに自信満々」な回答は下流の推論を静かに汚染するからである。殿筋が痛むからといって坐骨神経痛を「筋」と自分でラベル付けした患者は、医師が主訴を読む前に、思考を誤った方向へそっと押している。
組織タイプは今や、患者が答えられる欄から AI が推論する。推論されたカテゴリは医師の画面に小さな紫のバッジとして現れ、既定では折りたたまれている：
AI 推論：神経 信頼度：中 根拠：痛みとしびれの併存、徐々に悪化、VAS 6、右頸部＋右上肢。 ［AI による補助提案です。臨床判断が優先されます。］
この推論は、交渉不可能な硬いルールの下で生きている：
- レッドフラッグ評価に影響してはならない。レッドフラッグの規則は患者が入力した欄のみを読む。AI 推論がそこに戻って影響することはない。
- 患者のどのフローもブロックしてはならない。トリアージも、緊急ルーティングも、待ち行列位置も。
- 推論が失敗しても、患者の submit は成功する。バックエンドのエラーが、フォームを患者に差し戻してはならない。
- 決して真実として扱われない。バッジには文字通り「AI 推論」と書かれている——提案であって結論ではない。
- 医師はいつでも、どんな理由でも上書きできる。正当化も、承認も、遅延も不要である。
このバッジを無視したい医師が一生で見るのは、2 語である。推論根拠を見たい医師は、1 タップで展開する。AI はそこにはあるが、決して邪魔はしない。
Brief は診察室のその先へ延びる
多くの初診外来患者は、手術も、毎日の運動レジメンも、毎週の PROM（Patient-Reported Outcome Measure、患者報告アウトカム指標）アンケートも必要としない。彼らが必要としているのは 2 週間後の 1 回のフォローアップ診察と、その前の軽量なチェックイン——医師が冷えた状態で診察室に入らないように、である。
iRehab はこれを pre-consult 詳細ページ上の 1 つのボタンとして露出している——ワンタップ保存的フォローアップ。1 タップで患者が保存的治療経路に promotion される：
- 毎日のタスク：ゼロ。
- 予定受診日の 3 日前に 1 回の PROM 送信：VAS（0–10）1 問と GROC（Global Rating of Change、7 点スケール「前回より大幅に改善／少し改善／同じ／少し悪化／大幅に悪化」）1 問。
- レッドフラッグ再評価 cron なし——急性期のウィンドウはすでに過ぎている。
- アップグレード経路は温存——症状が悪化したら、医師はその場で既存 episode を再 promotion して手術または generic-rehab 経路に切り替える。既存 episode は置き換えられず、温存される。
設計意図はシンプルである——Brief は診察室のドアで止まるべきではない。保存的治療計画で終わる初診でも、次回のために受診前の構造化の恩恵を受けるべきであり、症状が軽い患者に監視の負担を課すべきではない。
結論
ほとんどの臨床 AI デモは整然とした症例——豊富な longitudinal 記録を持つ術後患者——を取り上げる。外来の現実の多数派は、システムに履歴のない初診である。Brief の原則は転用できるが、実装は移動する。
術後の Brief は時間にわたる要約である。初診の Brief は単一の当たりにおける構造的な捕捉であり、医学的訓練のない患者が誠実に答えられることによって制約される。どちらも同じゴールに至る——医師は 5 秒で 4 つの欄を読み、患者が椅子に座り終える前に診断仮説を形成する。
この 4 つの欄は華やかではない。しかしそれは外来整形外科のもっとも耐久力のある核である。Brief が医師の画面に診察開始前に届くなら——患者が答えられない質問を決して訊かずに——15 分の診察は、打鍵競争であることをやめ、再び会話になる。