先日、SEOに関するある記事を読んでいて、ふと手が止まりました。LLMクローラーはrobots.txtを無視することがある、という話でした。医療情報の管理に敏感な自分としては、他人事とは思えなかったのです。
うちのクリニックも、いちおうウェブサイトを持っています。予約フォームと診療案内くらいのものですが、患者さんがネットで検索して来院されるケースは少なくありません。妻に聞いたところ、「最近はChatGPTで『近くの消化器科』を調べて来た方もいますよ」と言っていました。そうなると、LLMが自分のサイトをどう読み取っているかは、無関係とは言いきれません。
LLMはJavaScriptを読まないという話
記事の中で紹介されていた確認方法が、実際に試せるものだったので手を動かしてみました。ChromeのJavaScriptを一時的に無効にして、自院のサイトを表示してみる、というやつです。手順は設定からプライバシーとセキュリティに入り、JavaScriptを許可しない状態にしてページを再読み込みするだけです。
結果は正直、少しショックでした。診療時間と地図だけ表示されて、問診のご案内や消化器内視鏡の説明が丸ごと消えていたのです。そこはJavaScriptで動いている部分でした。つまり、AIクローラーから見ると、うちのクリニックは「内科・消化器科」とだけ認識されていて、専門性の部分がほぼ伝わっていない可能性がある、ということです。
エビデンスと言うほどの話ではありませんが、これは要改善だと感じました。医学論文では「測定できないものは改善できない」という考え方を大切にします。まず現状把握、という点では、このJavaScript無効化テストはシンプルで有用な方法でした。
ブランドの「盲点」という概念は医療にも当てはまる
記事には「ジョハリの窓」をAI検索でのブランド管理に応用するという話も出てきました。公開されている領域・隠された領域・盲点・双方にとって未知の領域、という四象限の話です。
これを読んで、医療機関として少し考え込みました。患者さんが「このクリニックは何が得意なのか」をAIに尋ねたとき、AIは何を答えるでしょうか。自分が意図した専門性ではなく、テキストとして拾われた断片的な情報を繋ぎ合わせた何かを答えるかもしれません。
実際にChatGPTに「消化器内視鏡が得意なクリニックの特徴」と聞いてみると、設備・経験年数・学会認定資格といった項目が返ってきました。うちのサイトには経験年数も資格情報もテキストとしてほとんど載っていません。構造化データも入れていない。これはまずいと素直に思いました。
Screaming FrogというツールでJavaScriptありとなしの2通りのクロールを比較する方法も記事には書いてありました。これは少しハードルが上がるので、サイト管理を頼んでいる業者に依頼してみようと考えています。自分で無闇に触るより、専門家に状況を確認してもらうほうが安全です。医療の判断と同じで、わからないことを断定するより確認を優先します。
患者の安全と情報の正確さは、実は地続きの問題
医療AIの安全性については、日頃から慎重なスタンスをとっています。診断支援AIの誤判定リスクについては、医学論文でも繰り返し指摘されています。責任の所在があいまいになるという問題もあります。
ただ、今回気づいたのは、診断AIとは別のレイヤーで、すでに患者さんとAIが接触しているという現実です。来院前の情報収集の段階で、AIが自院についての誤った情報を提供していたら、それが受診行動に影響します。「あのクリニックは〇〇が得意らしい」という情報が正確でなければ、患者さんが適切な医療機関を選べなくなる可能性もあります。
これは患者さんの安全に関わることです。大げさに聞こえるかもしれませんが、情報の誤伝達は医療では軽視できません。
来週、スタッフミーティングの議題に「サイト上のテキスト情報の整理」を追加しました。専門資格・検査設備・対応疾患をきちんとテキストで明示する、という地道な作業からはじめるつもりです。AIの読み取り精度うんぬんより先に、人が読んでも正確にわかる情報を整えることが先決です。そこだけはぶれないようにしたいと思っています。