MEDICINE & AI

タイトル：Evaluating LLM-based generative AI tools in emergency triage: A comparative study of ChatGPT Plus, Copilot Pro, and triage nurses. 雑誌名：Am J Emerg Med. 2025 Mar; 89: 174-181. 概　要： この研究は、緊急科におけるトリアージ精度向上のために、ChatGPTとCopilotの性能を評価しました。急増する緊急外来訪問に対処するため、これらのAIツールが訓練された医師の精度に匹敵し、EDの混雑の中で人間のバイアスを軽減できるかを検証しました。都市部の高ボリューム病院で行われたこの研究では、トリアージ看護師の判断とAIツールの比較が行われました。 方　法： この研究は、都市の緊急科で1週間にわたって行われた単一施設の前向き観察研究です。成人患者が24時間のランダムな間隔で登録され、未成年者、外傷例、不完全なデータは除外されました。トリアージ看護師が患者を評価し、救急医学の医師が臨床の概要を記録し、緊急度指数（ESI）を割り当てました。これらの概要はChatGPTとCopilotに提示され、看護師の判断と比較されました。 結　果： トリアージの全体的な精度は、看護師が65.2%、ChatGPTが66.5%、Copilotが61.8%であり、有意差はありませんでした（p=0.000）。高アキュイティ患者の認識において、ChatGPTとCopilotは看護師を上回りました（それぞれ87.8%および85.7%対32.7%）。看護師はChatGPTおよびCopilotと比較して、患者を過小評価する傾向がありました（p<0.05）。AIツールは年齢、性別、入院時間に関して一貫した精度を示しましたが、看護師は45歳未満の患者を誤ってトリアージする可能性が高かったです。 結　論： ChatGPTとCopilotは、高アキュイティ患者の特定において従来の看護師トリアージを上回る性能を示しましたが、混雑を防ぎ、高品質な緊急ケアを確保するためには、リアルタイムのED容量データが重要です。