分析 | エリック・ウィクルンド | 2024年5月8日
救急科での患者の優先順位付けに支援を求めている医療機関は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の研究者らが開発したAIツールの恩恵を受けることができる。研究者らは、2012年から2023年の間にUCSFの救急科で診察を受けた1万組の患者でChatGPT-4大規模言語モデル（LLM）をテストし、このツールが症例の89％で臨床的重症度を正確に評価したことを発見した。臨床医とAIの両方が評価した500症例のサブセットでは、AIが臨床医を88％対86％で上回ったことがわかった。今週JAMAに掲載されるこの研究は、特に混雑時やスタッフ不足時に、救急科患者のトリアージに医療システムが貴重なツールを得ることになるかもしれない。重症度をより迅速に評価することで、病院は救急科スタッフを救急治療が必要な患者に誘導し、治療までの時間を短縮して、最終的に臨床結果を改善できる。
研究者らは、2012年から2023年の間にUCSF救急部で診察を受けた1万組の患者を対象にChatGPT-4大規模言語モデル（LLM）をテストし、このツールが症例の89％で臨床的重症度を正確に評価したことを発見した。臨床医とAIの両方が評価した500症例のサブセットでは、AIが臨床医を88％対86％で上回ったことが判明した。
今週JAMA誌に掲載されるこの研究は、特に混雑時やスタッフ不足時に救急患者のトリアージを行うための貴重なツールを医療システムに提供する可能性がある。重症度をより迅速に評価することで、病院は救急スタッフを緊急治療を必要とする患者に誘導し、治療までの時間を短縮し、最終的には臨床結果を改善できる。
「病院に搬送する必要のある患者が2人いるのに救急車が1台しかない、あるいは医師が待機しているのに同時に3人から呼び出しがあり、誰に最初に対応するかを決めなければならない状況を想像してみてください」と、ベイカー研究所のUCSF博士研究員でこの研究の筆頭著者であるクリストファー・ウィリアムズ博士（MB、BCHir）はUCSFのプレスリリースで述べた。
ウィリアムズ氏と彼の同僚は、救急外来の 25 万件以上のデータを基に、AI モデルを使用して臨床記録からデータを抽出し、負傷の重症度を判定しました。次に、その分析結果を、救急外来の看護師がケアの提供の優先順位を決めるために使用する 1 ～ 5 段階で患者を評価する緊急重症度指数 (ESI) の患者のスコアと比較しました。
ESI は「アルゴリズムを使用して ED に到着した患者を分類し、患者の状態の重症度と予想される将来のリソース使用を推定します」とウィリアムズ氏と彼の同僚は研究で述べています。「ESI は、初期のバイタルサイン評価、患者の現症状、および多くの場合訓練を受けた登録看護師であるトリアージ臨床医の臨床判断の組み合わせに基づいて割り当てられます。トリアージで臨床的重症度を捕捉することにより、ESI は、LLM が ED に搬送された患者の状態の重症度を正しく評価できるかどうかを大規模に評価するための代替マーカーとして使用できます。これは、LLM に ED 医師の記録に記録された患者の臨床履歴を提供し、どの患者の重症度が高いかを判断するために履歴を比較するようにモデルに指示し、ESI スコアによって決定されたグランドトゥルースに対してモデル出力を評価することで実現できます。」
ウィリアムズ氏は、AI ツールの価値を証明しつつも、この技術を救急医療に導入するのはまだ早急だと指摘した。誤った評価は治療の遅れを招き、患者に危害を加えたり、死に至らしめたりする可能性がある。さらに、AI ツールはモデルのトレーニングに使用されたデータによって生じた偏りを反映し、十分な医療を受けられていない人々への医療格差をさらに拡大する可能性がある。
「AIが素晴らしいことができることを示すのは素晴らしいことですが、この技術によって誰が助けられ、誰が妨げられるのかを考えることが最も重要です」とウィリアム氏はプレスリリースで述べ、臨床試験と研究のさらなる実施を呼びかけました。「AIを使用する基準は、単に何かができるということなのか、それともあらゆるタイプの患者に対して何かをうまくできることなのか？」
Eric Wicklund 氏は、HealthLeaders のイノベーション、テクノロジー、製薬部門のアソシエイト コンテンツ マネージャー兼シニア エディターです。
Eric Wicklund 氏は、HealthLeaders のイノベーション、テクノロジー、製薬部門のアソシエイト コンテンツ マネージャー兼シニア エディターです。
UCSFの研究では、過去10年間の救急外来受診1万件を2セット比較し、AIツールがどちらを先に治療すべきかを89%の確率で正確に評価したことが判明した。
この技術は、医療システムや病院が、患者数が多い時期やスタッフ不足の時期に救急患者のトリアージを行うのに役立つ可能性がある。
研究者らは、不正確または偏った評価は患者に危害を加えたり、死に至らしめたりする可能性があるため、この技術にはさらなるテストと検証が必要だと警告した。
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元記事: https://www.healthleadersmedia.com/technology/can-ai-be-used-triage-ed-patients