AI支援の治療計画

臨床的思考から文書化された計画へ

🔄 Quick Recall: 前のレッスンでは個人情報保護に準拠したAIセッション記録をセットアップした。今回は臨床時間を消費するもう1つの主要な記録負担——治療計画——にAIを適用する。

治療計画は不可欠だ。臨床業務を導き、保険の要件を満たし、クライエントにセラピーのロードマップを提供する。しかしゼロから書くと1人あたり30〜60分——ほとんどのセラピストにはない時間だ。

AIは治療計画を「執筆タスク」から「レビュータスク」に変える：あなたが臨床的インプットを提供し、AIが包括的な草案を生成し、あなたが臨床的専門知識で修正する。

AI治療計画ワークフロー

ステップ1：臨床的コンテキストを提供する。

以下のプレゼンテーションのクライエントの
治療計画草案を生成してください：

診断：[主診断、該当する場合は副診断]
主訴：[クライエント自身の言葉での問題]
臨床的観察：[あなたの評価——重症度、
  機能的影響、リスク要因]
クライエントの強み：[対処スキル、社会的支援、
  動機づけレベル]
クライエントの好み：[希望するモダリティ、
  スケジュールの制約、文化的配慮]
治療歴：[過去の治療、効果があったもの、
  なかったもの]

以下の形式で計画を作成：
1. 問題リスト（具体的、行動で定義）
2. 長期目標（SMART形式）
3. 短期目標（各目標へのステッピングストーン）
4. 介入（エビデンスベース、各目標に対応）
5. 治療の頻度と期間
6. 退院または段階的縮小の基準

ステップ2：校正者ではなく臨床家としてレビューする。

各セクションについて自問：

• これらの目標はクライエントが本当に達成したいことと一致しているか？
• 介入は自分が訓練を受けた、このクライエントに合うものか？
• タイムラインはこのクライエントの変化のペースで現実的か？
• 文化的要因、生活状況、好みを考慮しているか？

✅ Quick Check: なぜステップ2が最も重要か？ AIは診断パターンに基づいて治療計画を生成する——「うつ病は通常CBTに反応、12〜16セッション、行動活性化が主要介入」。しかし、昨年妻を亡くした63歳の退役軍人のうつ病と、学業のプレッシャーに苦しむ22歳の大学生のうつ病には全く異なる計画が必要だ。同じ診断、完全に異なる計画。あなたの臨床判断が計画をその人に合わせるものにする。

SMARTゴール：臨床基準

AIはSMART形式を明確に要求しない限り、曖昧な目標を生成しがちだ：

治療計画の更新

AIは進捗の更新——治療が機能しているかを追跡する継続的な記録——も効率化する：

以下に基づいて治療計画の更新を生成：

元の目標：[現在の目標を貼り付け]
完了セッション数：[数] / [総計画数]
進捗データ：
- [指標1]：ベースライン[スコア] → 現在[スコア]
- [指標2]：ベースライン[スコア] → 現在[スコア]
クライエントの自己報告：[進捗について本人の言葉]
臨床家の観察：[変化に対するあなたの臨床評価]

形式：
1. 各目標への進捗（達成/進行中/停滞/後退）
2. 推奨修正（目標の調整が必要な場合）
3. 更新されたタイムライン
4. 継続する介入と追加すべき新しい介入

✅ Quick Check: なぜ一度書いて終わりにせず定期的に治療計画を更新するのか？ セラピーは動的だからだ。クライエントは一部の領域で予想より速く改善し、他の領域では遅い。新しい懸念が浮上する。セッション1で主要な問題に見えたものが、セッション8では本当の問題ではないかもしれない。定期的な更新（通常90日ごと）が計画を初期の仮説ではなく現実を反映するものにする。AIがこれを30分の書き直しではなく5分のタスクにする。

診断別テンプレート

よく見るプレゼンテーション向けのAIプロンプトライブラリを構築：

Key Takeaways

• AIは包括的な治療計画の草案を数分で生成——30〜60分の執筆タスクを5〜10分のレビュータスクに変換
• AI生成の計画は常に臨床家としてレビュー：目標、介入、タイムラインが特定のクライエントに合っているか確認
• SMARTゴールを要求する——「不安を減らす」のような曖昧な目標は臨床的に無用；行動変化、測定指標、期間を具体化
• 定期的な治療計画更新（90日ごと）が計画を臨床的現実と一致させる——AIが5分のタスクにする
• よく見る診断向けのプロンプトライブラリを構築し、初期の計画生成を加速

Up Next: 次のレッスンではAIで個別化した心理教育資料とクライエント用ワークシートを作成する——各クライエントのニーズと理解レベルに合わせたハンドアウト。