「PubMedの英語キーワードが思いつかない」を4つのAIが解決する——Abstract Search

「来週のカンファ、この症例の文献まとめておいて」

先輩の一言で始まる文献検索。PubMedを開いたはいいが、最初の壁は「英語の検索キーワードが思いつかない」だ。日本語で浮かぶ疾患名や所見を、どの英単語に変換すればヒットするのか分からない。

運よく論文を見つけても、次の壁が待っている。専門用語だらけの英文abstractを1件ずつ読み解き、「この論文は使えるか」を判断する作業だ。1件に数分〜十数分、10件読めば1〜2時間が消える。

さらに厄介なのが「どの雑誌を見ればいいか分からない」問題だ。ローテーション中の研修医や医学生にとって、各診療科の主要ジャーナルを把握しているはずがない。結果、重要論文を掲載している雑誌ごと見落とす。

「キーワードが浮かばない → 探しきれない → 読めない → 漏らす」。この連鎖が、文献検索を苦行に変えている。

Abstract Searchが突破する3つの壁

Abstract Searchは、現役の放射線科専門医が開発したPubMed文献検索支援ツールだ。

壁①：キーワードが浮かばない → 日本語入力だけで完了 入力欄に日本語で症例情報をそのまま記入する。疾患名、症候、検査値、病歴のコピペでも構わない。ツールが検索プロンプトを自動生成し、4つのAI（Claude・ChatGPT・Gemini・Grok）がそれぞれ独自にキーワードを解釈してPubMedを検索する。人間1人のキーワード設計には限界があるが、4つのAIの並列検索がそれを構造的にカバーする。

壁②：英文abstractが読めない → 日本語訳付きリストを自動生成 各AIの検索結果は集約・重複排除され、docxファイルで出力される。リストには雑誌名・発行年・abstract原文・日本語訳・引用情報・PubMed URLが表形式で整理される。1件ずつabstractを開いて翻訳機にかける手作業は不要になる。

壁③：雑誌が分からない → 診療科チップでワンタップ選択 放射線科ならRadiology・AJR・European Radiology等の主要6誌がデフォルトで選択済み。内科ならNEJM・Lancet・JAMA等5誌。どの雑誌を見るべきか悩む必要がない。任意の雑誌を自由に追加することもできる。

ハルシネーション対策の設計思想

AIによる文献検索で最も危険なのは、架空の論文を提示されることだ。Abstract Searchはこの問題に2段階で対処している。

第1段階として、検索プロンプトに4ステップの検証プロトコルを内蔵し、「検証済みの少数は、架空を含む多数に勝る」という精度優先方針をAIに明示。学習データからの論文情報補完を禁止している。第2段階として、最終集約時にClaudeが全文献のURLを照合し、実在確認できない文献には⚠️マークを付与して報告する。

さらにその先へ——NotebookLM連携

アプリ内にはGoogle NotebookLMとの連携ワークフローが記載されている。Abstract Searchで収集した文献のPDFを入手し、NotebookLMにアップロードすれば、「読み込んだ論文だけ」を情報源とする対話型AIが完成する。学習データを参照しないため、ハルシネーションは原理的に発生しない。

「この論文群で一致している見解と相違点は？」「Backgroundを引用付きで整理して」——こうした質問に出典を明示しながら回答してくれる。推奨プロンプトも3パターン用意されており、そのまま使える。

セキュリティと導入の手軽さ

ツールはシングルHTMLファイルで完全ローカル動作する。サーバー通信もデータ保存も発生しないため、院内PCのブラウザで開くだけで即使える。ただし4つのAIに検索を委託する設計のため、入力テキストに患者個人情報を含めない点にだけ注意が必要だ。

文献検索の時間を、考察の時間に変える

Abstract Searchが自動化するのは「キーワード設計→検索実行→翻訳→リスト整理」という文献検索のほぼ全工程だ。浮いた時間を論文の精読と考察に充てれば、発表の質は確実に変わる。

症例報告やカンファ発表を任されたとき、最初に開くツールになるはずだ。

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