AIで謎の疲労を解決した話

2026年6月、エイミー・デン（Amy Deng）はSubstackで、AIを使って原因不明の疲労を解決した体験を共有しました。前年、彼女はプロラクチノーマ（下垂体腫瘍）と診断され、8月と11月に2回の脳手術を受けましたが、腫瘍を完全に除去することはできませんでした。その後、薬で腫瘍の増殖を抑えられたものの、断続的な重度の疲労、脳霧、めまい、吐き気が始まりました。これらの症状は予測不可能で、運転もままならず、2分先のスーパーに行くことさえ困難になる一方、数時間後には完全に回復していました。彼女はこの状態を「毎時、ルーレットを回すようなもの」と表現し、20％の確率で症状に襲われると述べています。

エイミーは自分でこの謎を解く決意をし、AIを活用した4ステップのプロセスを構築しました。それは「追跡」「検査」「分析」「実験」です。彼女は大胆にも、「AIリテラシーのある患者がフロンティアモデルを用いて適切なプロセスを実行すれば、原因不明の多系統症状において、ほとんどのプライマリケア医の診察を凌ぐことができる」と主張します。循環器専門医エリック・トポル（Eric Topol）の著書『ディープ・メディシン』を引用し、患者はデータ不足、時間不足、文脈不足、存在不足の世界に生きているが、AIプロセスはそのすべてを解決できると述べています。

最初のステップ「追跡」では、彼女は毎時間、エネルギーレベル（1～5）、症状、可能性のあるトリガーを記録しました。Garminウォッチで睡眠と歩数を追跡し、Cronometerで食事を記録し、Notionで日次および時間単位のスプレッドシートを作成しました。彼女は追跡をシンプルで持続可能なものにし、データをエクスポート・解析しやすい形式にすることを強調しています。AIエージェントにスプレッドシートを自動生成させ、月経周期などのフィールドを自動入力させました。食事ごとの記録が面倒なら、食べ物を写真に撮ってChatGPTに渡せば大まかなマクロを推定してくれると言います。

次の「検査」では、主観的な感覚の背後にある客観的指標を探るため、彼女はFunction Healthの包括的な血液検査（100以上のバイオマーカー、年間365ドル）を利用しました。AIに結果を提供する際は、検査の正式名称、正確な数値、基準範囲を伝えるようアドバイスしています。単に「範囲内」というだけでは不十分で、境界値と10倍超過はまったく異なると警告します。

彼女はまた、具体的なAI活用のコツを紹介しています。常に推論能力の高いモデル（Claude Opus 4.8やGPT 5.5など）を使うべきで、月20ドルのサブスクリプションは健康への最も価値ある投資だと述べています。プロジェクトを作成して医療記録を整理し、すべての文脈（病歴、性別、年齢、体重、身長、家族歴など）を提供するよう勧めます。医師は患者の話を平均11秒で遮るが、モデルは無限の時間と忍耐を持っています。ただし、モデルは自信満々で間違った情報を出力する可能性があるため、自分で科学を理解し、必要ならモデルに教えてもらうこと、複数のモデルで結果を検証することを推奨しています。

「分析」のステップでは、追跡データと検査結果を組み合わせてAIにパターンを特定させます。「実験」では、医師の指導の下で生活習慣の変更やサプリメントの摂取を行います。このプロセスにより、エイミーは根本原因を突き止め、1か月間継続して体調が良くなりました。彼女はこの方法を多くの人に役立ててほしいと考え、付録にすぐ使えるシステムプロンプトとコーディングエージェントのスキルを掲載しています。最後に、薬の調整など危険を伴う行動は必ず医療チームの承認を得るよう強調しています。