大規模言語モデルを用いた医療提供者のアドバンスケアプランニング能力向上のためのAIチャットボットの開発と評価に関するプロトコル
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Enhancing healthcare providers' advance care planning competence with large language models: protocol for the development of an AI chatbot and its evaluation in a randomised controlled trial.
雑誌名：BMJ Open. 2025 Nov 16; 15(11): e099226. doi: 10.1136/bmjopen-2025-099226. Epub 2025 Nov 16.
概 要：
アドバンスケアプランニング（ACP）は、個人が将来のケアに関する意思決定プロセスで自らの自律性を表現するのを支援しますが、従来のACPトレーニングはインタラクティブ性、アクセスの容易さ、スケーラビリティ、持続可能性に関する課題に直面しています。本研究では、医療提供者向けの大規模言語モデル（LLM）に基づくACPチャットボットの開発と評価を行います。
方 法：
LLMベースのACPチャットボットの開発は、対話データセットの構築、ファインチューニング、マルチLLMオーケストレーション、アブレーションスタディの4つの段階で行われます。その後、無作為化比較試験を通じて、66人の医療提供者を対象にチャットボットの効果を評価します。主要評価項目はACP能力で、二次評価項目にはACP知識、態度/信念、実践意欲、準備度、自己効力感、変化のプロセス、意思決定バランスが含まれます。これらの評価は、介入後の即時影響と3か月および6か月後の短期影響を評価するために行われます。
結 果：
原文に記載がないため省略します。
結 論：
原文に記載がないため省略します。