MEDICINE & AI

タイトル：Clinician perspectives on how situational context and augmented intelligence design features impact perceived usefulness of sepsis prediction scores embedded within a simulated electronic health record. 雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 May 20; 31(6): 1331-1340. doi: 10.1093/jamia/ocae089. 概　要： 本研究は、臨床医の視点から、セプシス予測スコア（EWS）の使用が臨床ケースの文脈においてどのように影響を受けるかを探求しました。模擬電子健康記録（EHR）を用いて、セプシス状況を模倣したケースを開発し、12人の臨床医に半構造化インタビューを実施しました。分析は、AIや予測モデルに対する理解、臨床推論プロセス、EWSへの印象、インターフェースデザインの4つの領域にわたりました。結果として、臨床医はAIやリスクモデリングに対する理解が限られており、EWSの解釈や適用に不安を抱いていることが明らかになりました。 方　法： この研究は、模擬EHRを用いたケーススタディで、12人の臨床医を対象に半構造化インタビューを行いました。インタビューは、AIや予測モデルに対する理解、臨床推論、EWSへの反応、インターフェースデザインの4つの領域に焦点を当てました。収集したデータは内容分析とテーマ分析を用いて分析されました。 結　果： 分析の結果、臨床医はAIや予測モデルに対する経験はあるものの、理解は限られていることが分かりました。ケース評価は主に臨床データに基づいて行われ、EWSは初期の分析では言及されませんでしたが、後のケースでは意見が交わされました。臨床医はEWSの解釈や適用に不安を感じ、スコアの構成や検証情報を求めました。デザインに関する提案は、EWSを多患者リストで表示し、患者記録内でのトレンドを示すことに集中しました。 結　論： 臨床医はEWSの適用方法に不安を抱き、臨床データに基づいて行動し、スコアの構成や検証情報を求めました。EWSは多患者ビューに埋め込まれることで最も有用であると感じられました。インタラクティブな視覚化を提供するシステムは、EWSの透明性を促進し、AI生成情報への信頼を高める可能性があります。