世界中の救急科は深刻な混雑と過剰な需要に直面しているが、新たな研究によると、人工知能（AI）が近い将来、緊急治療を必要とする患者の優先順位付けを支援するようになるかもしれないという。この研究は、どの患者を最初に診察すべきかを判断する上で、AI が医師のパフォーマンスに匹敵できることを示している。
この研究では、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（米国カリフォルニア州サンフランシスコ）の研究者らが、成人の救急外来（ED）受診251,000件から匿名化されたデータを利用し、AIモデルの有効性をテストしました。このAIは、臨床記録から症状を抽出して解釈し、患者の治療ニーズの緊急性を評価するという課題を負いました。その後、AIの評価は、救急外来の看護師が入院患者の症状の緊急性に応じてトリアージするために使用する1～5のスケールである緊急重症度指数と比較されました。プライバシー保護のため、使用されたデータは匿名化されました。使用されたAI技術は、UCSFの安全な生成AIプラットフォームを介してアクセスされたChatGPT-4大規模言語モデル（LLM）であり、広範なプライバシー対策が備えられています。研究者らは、AIを評価するために、10,000の一致するペアのセット、合計20,000人の患者を使用しました。各ペアは、脳卒中などの重篤な症状の患者と、手首の骨折などのそれほど重篤ではない問題を抱えた患者で構成されていました。
AI は症状データのみに基づいて、各ペアでより重篤な患者を 89% の確率で特定することに成功しました。医師の評価も含めた 500 ペアの小規模なサブセットでの集中的な比較では、AI の精度は 88% で、医師の 86% をわずかに上回りました。トリアージ プロセスに AI を統合すると、医師の負担が軽減され、最も重篤な症例の治療に集中できるようになり、複数の緊急症例を同時に扱う臨床医に支援的な意思決定ツールを提供できるようになります。この研究は、シミュレーションではなく実際の臨床データを使用して LLM をテストする数少ない研究の 1 つであり、1,000 件を超える臨床症例のデータを使用し、患者がさまざまな医学的問題を抱える救急科の受診に焦点を当てた最初の研究として際立っています。
「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台しかない状況を想像してください。あるいは、医師が待機していて、同時に3人から呼び出しがあり、医師は誰に最初に対応するかを決めなければなりません」と筆頭著者のクリストファー・ウィリアムズ氏は述べた。「今後の研究では、この技術を臨床現場でどのように最適に展開するかを検討します。」
関連リンク: カリフォルニア大学サンフランシスコ校
