生成AIを用いたマイクロモビリティ関連傷害患者のヘルメット使用状況の特定
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Use of Generative AI to Identify Helmet Status Among Patients With Micromobility-Related Injuries From Unstructured Clinical Notes
雑誌名：JAMA Netw Open. 2024 Aug 01; 7(8): e2425981.
概 要：
本研究は、生成AI（ChatGPT-4）を用いて、マイクロモビリティ関連の事故で負傷した患者のヘルメット使用状況を臨床ノートから抽出する効用と信頼性を評価することを目的としています。2019年から2022年の米国消費者製品安全委員会のデータを用いた横断研究で、96の病院からのデータを分析しました。ヘルメット使用状況は、テキスト文字列検索と生成AIを用いて抽出され、両者の一致度を評価しました。
方 法：
この横断研究では、米国消費者製品安全委員会のNational Electronic Injury Surveillance Systemから得られたデータを使用し、96の病院からの匿名化されたデータを分析しました。ヘルメット使用状況は、研究者が生成したテキスト文字列を用いた検索と、生成AIを用いたプロンプトによって抽出されました。Cohenのκ統計を用いて両者の一致度を評価し、Fleissのκを用いて生成AIの再現性を測定しました。
結 果：
54,569件の臨床ノートの分析において、テキスト文字列検索と生成AIの低・中詳細プロンプト間で中程度（Cohen κ=0.74）および弱い（Cohen κ=0.53）一致が見られました。高詳細プロンプトではほぼ完全な一致（κ=1.00）が得られましたが、最も時間を要しました。生成AIは新しいセッションや日によって分析を完全に再現できず、しばしば誤情報を生成しましたが、基準標準と比較して高い妥当性を示しました（n=400; κ=0.98）。
結 論：
本研究の結果は、臨床ノートからの情報抽出において生成AIを使用することで効率性の向上が期待される一方で、テキスト文字列検索アプローチに比べた信頼性の不足、誤情報の生成、一貫性のないパフォーマンスが現在の生成AIの潜在能力を著しく制限していることを示唆しています。