MEDICINE & AI

タイトル：TrajVis: a visual clinical decision support system to translate artificial intelligence trajectory models in the precision management of chronic kidney disease. 雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Nov 01; 31(11): 2474-2485. doi: 10.1093/jamia/ocae158. 概　要： 本研究の目的は、慢性疾患の進行に対する個別化された精密管理を支援するために、患者の長期的な電子医療記録（EMR）を活用する人工知能（AI）モデルを使用する臨床医を支援するインタラクティブツール「TrajVis」を開発・検証することです。TrajVisは、慢性腎疾患（CKD）の軌跡推定のためのグラフAIモデル「DisEase PrOgression Trajectory（DEPOT）」を使用しており、臨床データの視覚化を通じて、個別のリスク予測因子の特定や患者の疾患進行の視覚化を可能にします。 方　法： 最初に、臨床医とデータサイエンティストとの要件分析を行い、TrajVisシステムの視覚分析タスク、デザイン、機能を決定しました。TrajVisは、Atrium Health Wake Forest Baptistのトランスレーショナルデータウェアハウスとインディアナネットワークの研究データベースから得た合成EMRデータを用いて、フルスタックのウェブアプリケーションとして実装されました。腎臓専門医とのケーススタディと、臨床医およびデータサイエンティストのユーザー体験調査を実施し、TrajVisシステムを評価しました。 結　果： TrajVisは、患者の人口統計情報や臨床情報を表示する「Patient View」、DEPOTによって導出されたCKDの軌跡を視覚化する「Trajectory View」、臨床特徴の長期的なパターンを明らかにしDEPOTの予測を解釈する「Clinical Indicator View」、個別のCKD進行軌跡を示す「Analysis View」の4つのパネルで構成されています。システム評価により、TrajVisは臨床データの要約、個別化されたリスク予測因子の特定、患者の疾患進行軌跡の視覚化を支援し、医療におけるAI実装の障壁を克服することが示されました。 結　論： TrajVisは、急速に成長するAI/MLモデリングと、慢性疾患の個別化および精密管理のための臨床でのモデル使用とのギャップを埋める新しい視覚化ソリューションを提供します。