変形性関節症（OA: Osteoarthritis）は高齢化と相まって有病率が増加し医療費の増加要因とされている。膝のOAに関しては、治療選択肢が手術療法の他に減量・理学療法・関節内注射など多岐にわたるため、医療者と患者がエビデンス知識を共有して治療方針を決定するSDM: shared decision-makingが重視される。膝OAで人工膝関節置換術（TKR）を受ける患者の意思決定に「AIデータ解析で支援を受けることの有用性」についての研究がJAMA Network Openに発表されている。
米テキサス大学オースティン校の研究者らは、膝の痛みを訴える129名の患者において無作為化比較試験を行った。ここでは、AIによる分析を統合して治療意思を決定した69名の介入群と、通常の患者教育資料を用いて治療意思を決定した60名の対照群に割り付けた上で、TKRの手術療法に進んでいる。意思決定の質を評価する指標としてKnee OA Decision Quality Instrument（K-DQI）が用いられ、介入群の方が平均で20%良好な結果であった。SDMのレベルや満足度についても介入群が有意に上回り、診察時間やTKR実施率に影響を与えることはなかった。
膝OAの患者ごとに「パーソナライズされたAIデータ解析を治療意思決定の支援に用いることの有用性」が同研究では示されている。患者特有の身体的・感情的・社会的な側面まで網羅した治療意思決定は今後ますます重要なものとされ、AIによる支援の場はさらに増えていくだろう。
