2026-11-11 マウントサイナイ医療システム（MSHS）
マウントサイナイ医科大学の研究チームは、医薬品広告が生成AIの治療薬推奨に及ぼす影響を、12種類のAIモデルを用いて検証した。Google、OpenAI、Anthropicのモデルに対し、医師が作成した33の臨床シナリオを提示し、実際の医薬品広告を先に見せた場合と見せない場合の回答を比較した。その結果、広告を提示すると、広告対象の医薬品が推奨される割合は35.0％から47.6％に上昇した。特に、複数の治療薬が医学的に妥当な選択肢となる状況では、広告によって推奨の選好が変化し、一部の条件では選択率が0％から100％に変わった。一方、広告対象薬が医学的に不適切な場合や、根拠の乏しいサプリメント広告については、AIは比較的適切に抵抗した。重要なのは、広告の影響を受けても回答自体は医学的に妥当に見える場合があり、通常の正確性評価では偏りを検出しにくい点である。本研究は、医療AIの公平性・信頼性を確保するため、広告と臨床情報の分離、広告影響の検証、透明性の確保が必要であることを示している。
＜関連情報＞
- https://www.mountsinai.org/about/newsroom/2026/drug-ads-can-influence-ai-treatment-recommendations-study-finds
- https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00137-8/fulltext
消費者向け人工知能による医薬品広告と医薬品推奨：対照研究 Pharmaceutical advertising and drug recommendations by consumer-facing artificial intelligence: a controlled study
Mahmud Omar, MD ∙ Reem Agbareia, MD ∙ Jolion McGreevy, MD ∙ Alexis Zebrowski, PhD ∙ Ashwin Ramaswamy, MD ∙ Michael A Gorin, MD
The Lancet Digital Health Published: November 10, 2026
DOI:https://doi.org/10.1016/j.landig.2026.101114
Tii-summary
Figure 1 Preference shift and guideline concordance across large language models
生成AIを医療情報の取得や治療選択に利用する機会が増えるなか、医薬品広告がAIの薬剤推奨に及ぼす影響を検証した研究である。米国の研究チームは、Google、OpenAI、Anthropicなどの12種類のAIモデルを対象に、医師が作成した臨床症例の直前に、実在する医薬品の広告を提示する条件と提示しない条件を比較した。33種類の臨床シナリオを用い、合計258,559件のAI応答を分析した結果、広告対象の薬剤が推奨される割合は、広告なしの35.0％から広告ありの47.6％に上昇した。また、一部の症例では広告提示によって薬剤の選択率が0％から100％に変化した。自由記述回答では、AIが広告の存在を明示した割合は29.9％にとどまり、広告に含まれる情報や主張を回答に反映する傾向も認められた。一方、広告によって明らかに不適切な薬剤や根拠のないサプリメントの推奨が増加したとは確認されていない。本研究は、AIの回答が医学的に妥当であっても、商業的情報によって治療選択が左右される可能性を示しており、医療AIの中立性確保、広告情報の透明性、独立した安全性評価の重要性を提起している。
As generative AI becomes increasingly used for health information and treatment decisions, this study investigates whether pharmaceutical advertising influences drug recommendations made by consumer-facing AI systems. Researchers evaluated 12 AI models from major technology companies, including Google, OpenAI, and Anthropic. They compared responses to physician-written clinical cases presented either alone or immediately after clearly labeled advertisements for real pharmaceutical products. Across 33 clinical scenarios, a total of 258,559 AI responses were analyzed. The proportion of responses selecting the advertised drug increased from 35.0% without advertising to 47.6% when an advertisement was present. In four cases, the selection rate changed from 0% to 100% following the introduction of an advertisement. In a subset of free-text responses, only 29.9% explicitly acknowledged the presence of advertising, while models more frequently incorporated information or claims from the promotional material. However, the advertisements did not clearly increase recommendations for unsupported supplements or obviously suboptimal drugs. These findings demonstrate that even medically reasonable AI recommendations can be influenced by commercial content. The study highlights the importance of transparency, independent safety evaluations, and clear separation between pharmaceutical promotion and clinical guidance in AI-assisted healthcare.
As generative AI becomes increasingly used for health information and treatment decisions, this study investigates whether pharmaceutical advertising influences drug recommendations made by consumer-facing AI systems. Researchers evaluated 12 AI models from major technology companies, including Google, OpenAI, and Anthropic. They compared responses to physician-written clinical cases presented either alone or immediately after clearly labeled advertisements for real pharmaceutical products. Across 33 clinical scenarios, a total of 258,559 AI responses were analyzed. The proportion of responses selecting the advertised drug increased from 35.0% without advertising to 47.6% when an advertisement was present. In four cases, the selection rate changed from 0% to 100% following the introduction of an advertisement. In a subset of free-text responses, only 29.9% explicitly acknowledged the presence of advertising, while models more frequently incorporated information or claims from the promotional material. However, the advertisements did not clearly increase recommendations for unsupported supplements or obviously suboptimal drugs. These findings demonstrate that even medically reasonable AI recommendations can be influenced by commercial content. The study highlights the importance of transparency, independent safety evaluations, and clear separation between pharmaceutical promotion and clinical guidance in AI-assisted healthcare.
出典：The Lancet Digital Health（2026年11月11日オンライン公開）。出版社の書誌情報およびMount Sinai Health Systemの研究発表に基づく要約。
