医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例最新医療AI研究「AIツールの受け入れやすさ」で診断率に差

「AIツールの受け入れやすさ」で診断率に差

医療AIツールの有効性は「現場の医療者がそのAIを受け入れるかどうか」にかかっている。米メイヨークリニックの研究チームは、「AIツールの提案を採用しやすい医師」と「採用を躊躇する医師」とを比較し、心不全の診断率に2倍の差が生まれることを示した。

Mayo Clinic Proceedingsに掲載された同研究では、米中西部48の医療施設における医師165名および患者11,573名を対象に、「心電図から左室低駆出率(心不全)を検出するAIシステム」のアラートを受けた際の採用状況と患者転帰についてを検証した。「採用」の定義は、AIによる「心エコーオーダーを検討するように」との通知を受け入れ、追加検査を実際に行った場合としている。チームの検証によると、AIの提案を高率に受け入れる「高採用者群」では心不全の診断率33.9%、提案の採用率が低い「低採用者群」では診断率16.3%と、約2倍の差があったとしている。

研究チームによると、高採用者には「複雑な健康問題を抱える患者への対応経験」が少ない傾向があると考察している。著者でメイヨークリニックのDavid Rushlow医師は「学術的専門性の高い施設において開発される傾向のある医療AIだが、その利点を最大化するためには、複雑な患者を扱った経験の少ないプライマリーケアの現場との間で、より多くのコラボレーションを持つことも重要だ」と語っている

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. 岡本 将輝 信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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