GPT生成と標準的な救急外来退院指示に対する患者代表集団の認識：無作為盲検調査評価
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Patient-Representing Population's Perceptions of GPT-Generated Versus Standard Emergency Department Discharge Instructions: Randomized Blind Survey Assessment
雑誌名：J Med Internet Res. 2024 Aug 02; 26: e60336. doi: 10.2196/60336. Epub 2024 Aug 02.
概 要：
本研究は、救急外来から自宅への移行時における退院指示の重要性を背景に、生成的人工知能（AI）を用いた退院指示の患者の視点を評価することを目的としています。特に、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が、正確で患者にアクセスしやすい退院指示を生成できるかを検討しました。5つの架空の救急外来遭遇を用いて、GPT-4を通じて生成された退院指示と標準的な退院指示を比較し、患者代表の視点を調査しました。
方 法：
5つのユニークな架空の救急外来遭遇を作成し、これに基づいてGPT-4を用いてLLM生成の退院指示を作成しました。標準的な退院指示も同様に生成し、これらを標準化された訪問後サマリー文書にフォーマットしました。これらの文書は、Amazon MTurkを通じて無作為に患者代表に配布され、解釈可能性、理解度、満足度の指標に基づいて評価されました。
結 果：
156人の調査回答者の結果、GPT生成の退院指示は、特に帰宅時の注意事項において標準的な指示よりも有意に好意的な評価を受けました。GPT生成の指示は、診断、処置、治療、退院後の薬剤や薬剤変更、帰宅時の注意事項に関して、解釈可能性や理解度の面で高い評価を得ました。特に帰宅時の注意事項においては、GPT生成の指示が標準的な指示と比較して有意な差が見られました（P=.01）。
結 論：
本研究は、ChatGPTのようなLLMが救急外来における文書作成の負担を軽減し、患者に対してより適切で読みやすい指示を提供する可能性を示しています。これにより、現在のコミュニケーション方法を改善することが期待されます。