個人健康記録機能を備えたAIベースの大規模言語モデルを活用した術後心筋梗塞における個別情報支援：記述的質的研究
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Harnessing an Artificial Intelligence-Based Large Language Model With Personal Health Record Capability for Personalized Information Support in Postsurgery Myocardial Infarction: Descriptive Qualitative Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Apr 30; 27: e68762. doi: 10.2196/68762. Epub 2025 Apr 30.
概 要：
心筋梗塞（MI）は、世界中で主要な罹患率と死亡率の原因となっています。手術後の心臓介入により生存率は向上していますが、回復期の効果的な管理は依然として課題です。本研究では、AIベースの大規模言語モデル（LLM）ツール「iflyhealth」を用いて、術後MI患者に対する個別化された健康情報の提供を探求しました。20名の参加者から得られたデータを基に、ツールの使用体験、利点、課題を分析し、継続的な使用を促進または妨げる要因を明らかにしました。
方 法：
2024年7月から8月にかけて、MI手術を受けた20名（ユーザー12名、非ユーザー8名）を対象に目的的サンプリングを行い、半構造化の対面インタビューを実施しました。インタビューは音声録音され、逐語的に転写され、Colaizzi法を用いて分析されました。
結 果：
参加者の体験はデジタルリテラシーや健康技術への事前の曝露、個々の回復ニーズによって異なりました。ユーザーは、専門的な健康情報へのアクセス向上や、臨床状態に応じた個別アドバイスを評価しましたが、デジタルリテラシーや使いやすさ、データプライバシーの問題が主な障壁となりました。非ユーザーや使用を中止した者は、インターフェースの複雑さやアドバイスの関連性の限界を主な理由として挙げました。
結 論：
「iflyhealth」は術後MI患者を支援する上で大きな可能性を示しています。ユーザーは個別化された健康情報へのアクセス向上や健康状態の変化に対応する能力の向上を報告していますが、デジタルリテラシーや使いやすさ、プライバシーの懸念が依然として課題です。これらの障壁を克服することで、iflyhealthアプリの利用がさらに促進され、患者中心の個別化されたMI管理に重要な役割を果たすことが期待されます。