看護師と大規模言語モデルの協働による外来受付：無作為化対照試験
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2025年10月24日
タイトル：Outpatient reception via collaboration between nurses and a large language model: a randomized controlled trial.
雑誌名：Nat Med. 2024 Oct;30(10):2878-2885. doi: 10.1038/s41591-024-03148-7. Epub 2024 Jul 15.
概 要：
本研究は、外来患者の受付プロセスにおいて看護師と大規模言語モデル（LLM）を協働させる新しいアプローチを提案しています。35,418件の実際の会話データを用いて、特定の受付サイトに特化したチャットボット（SSPEC）を開発しました。SSPECは、患者の問い合わせに対して効率的に応答し、看護師によるセッションと比較して、より少ないラウンドでの解決率が高いことが示されました。2,164人の参加者を対象とした無作為化対照試験では、看護師-SSPEC協働モデルが患者からの満足度が高く、再問い合わせ率や訪問中のネガティブな感情が低下し、応答の質が向上しました。この結果は、LLMを日常の病院業務に統合する可能性を支持します。
方 法：
本研究は、2,164人の参加者を対象とした単一施設の無作為化対照試験です。看護師とSSPECの協働モデルを用いて、患者の満足度や再問い合わせ率、ネガティブな感情の発生率、応答の質を評価しました。主要評価指標は、患者の満足度であり、看護師グループと比較して有意に高い結果が得られました。
結 果：
看護師-SSPEC協働モデルは、患者の満足度が3.91±0.90で、看護師グループの3.39±1.15と比較して有意に高かった（P<0.001）。再問い合わせ率は3.2%で、看護師グループの14.4%と比較して有意に低下した（P<0.001）。訪問中のネガティブな感情は2.4%で、看護師グループの7.8%と比較して有意に低下した（P<0.001）。応答の質においても、整合性、共感、可読性が向上しました。
結 論：
看護師とLLMの協働モデルは、患者の満足度を向上させ、再問い合わせ率やネガティブな感情を低下させることが示されました。この研究は、病院の業務にLLMを統合する新たな枠組みを提案し、患者と看護師の双方に利益をもたらす可能性があります。