アルツハイマー病および関連する認知症における臨床試験適格性事前スクリーニングのための自然言語処理駆動ツールの社会技術的実現可能性
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Sociotechnical feasibility of natural language processing-driven tools in clinical trial eligibility prescreening for Alzheimer's disease and related dementias.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Apr 19; 31(5): 1062-1073. doi: 10.1093/jamia/ocae032.
概 要：
アルツハイマー病および関連する認知症（ADRD）は、全世界で5500万人以上に影響を及ぼしています。現在の臨床試験は低い参加率に悩まされており、自然言語処理（NLP）技術を用いることで、研究者が適格な臨床試験参加者を効果的に特定できる可能性があります。本研究は、ADRD研究の事前スクリーニングにおけるNLP駆動ツールの社会技術的実現可能性を調査し、ツールの認知的複雑性が使いやすさに与える影響を分析しました。
方 法：
60人の臨床研究スタッフを対象に、3つの事前スクリーニングツール（Criteria2Query、i2b2、Leaf）を用いたランダム化実験を実施しました。各ツールの使いやすさを分析するために、認知タスク分析を用い、Health Information Technology Usability Evaluation Scaleを使用しました。データ分析には、記述統計、評価者間一致のためのクラス内相関係数、認知的複雑性、一般化推定方程式モデルを用いました。
結 果：
Leafは使いやすさのスコアが最も高く、次いでCriteria2Query、i2b2の順でした。認知的複雑性は年齢、コンピュータリテラシー、基準の数に影響されましたが、使いやすさとの有意な関連は見られませんでした。
結 論：
ユーザーが変更可能なNLP駆動の事前スクリーニングツールは好意的に受け入れられ、システムの種類、評価の順序、ユーザーのコンピュータリテラシーが使いやすさに影響を与えることが認められました。NLPの臨床試験の参加者募集改善の可能性が強調され、今後のシステム評価と改善には混合手法アプローチが推奨されます。