診療警告に組み込まれた診断推奨の評価：前向き単腕介入研究
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Evaluation of Diagnostic Recommendations Embedded in Medication Alerts: Prospective Single-Arm Interventional Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 May 27; 27: e70731. doi: 10.2196/70731. Epub 2025 May 27.
概 要：
本研究は、外来診療における不適切な処方がもたらす悪影響を軽減するため、機械学習に基づく臨床意思決定支援システム（CDSS）の診断推奨の有効性を評価することを目的としています。このシステムは、処方された薬剤に対して適切な診断が文書化されていることを保証し、診断の完全性を向上させることを目指しています。研究は1年間にわたり、地域の教育病院の外来部門で実施されました。
方 法：
この前向き単腕介入研究では、国民健康保険研究データベースのデータを用いて訓練された機械学習アルゴリズムに基づく診断推奨を提供しました。評価指標には、警告率、診断推奨の受け入れ率、専門分野間のシステム性能の変動が含まれ、記述的および傾向分析を用いてシステムの有効性を評価しました。
結 果：
本研究には、23の専門分野にわたる44人の医師からの438,558件の処方が含まれ、125,000人のユニークな患者が対象となりました。診断推奨を組み込んだMedGuardは、全体の警告率2.28%、診断推奨の受け入れ率56.55%を達成しました。受け入れられた推奨はすべて処方の調整や欠落診断の追加などの実行可能な変更をもたらしました。眼科は96.59%の最高受け入れ率を示し、リウマチ科、外科、精神科、感染症科はそれぞれ0%、0%、24.74%、35%の受け入れ率でした。潜在的に不適切な処方に対する受け入れ率は、処方量が増加する中でも51%で安定しました。
結 論：
この研究は、機械学習に基づく臨床意思決定支援システムにおいて、診断推奨を警告に組み込むことで診断の完全性を向上させ、安全な外来診療を支援する可能性を示しています。今後の取り組みでは、専門分野特有のワークフローに合わせて警告を洗練させ、さまざまな臨床環境での有効性を検証する必要があります。