医療歴取得とトリアージの自動化のためのAIシステムに関する研究のマッピングと要約：スコーピングレビュー
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Mapping and Summarizing the Research on AI Systems for Automating Medical History Taking and Triage: Scoping Review
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Feb 06; 27: e53741. doi: 10.2196/53741. Epub 2025 Feb 06.
概 要：
本研究は、医療歴取得とトリアージを自動化するためのAIシステムに関する実証研究をマッピングし要約することを目的としています。AIシステムの統合は、医療システムにおける患者の流れを大幅に改善する可能性がありますが、実際に日常の医療実践に統合されたシステムは限られています。現在の知識の状態を明らかにし、実装の促進要因や障壁、関与するさまざまな利害関係者の視点を特定することが重要です。
方 法：
本研究は、ArkseyとO'Malleyによって提案されたフレームワークに従い、PRISMA-ScRガイドラインに準拠して実施されました。PubMed、CINAHL、PsycINFO、Scopus、Web of Scienceの5つのデータベースを対象に包括的な検索を行い、レビューの前に詳細なプロトコルを確立して方法論的厳密性を確保しました。
結 果：
1248件の研究出版物が特定され、86件（6.89%）が適格基準を満たしました。特に、63件（73%）の研究が2020年から2022年に発表され、緊急医療に関する研究が32件（37%）と多くを占めました。AIシステムの主なタイプはハイブリッドモデル（68件、79%）で、予測（40件、47%）と認識（36件、42%）が最も一般的なタスクでした。患者の視点を調査した研究は1件（1%）のみで、医療専門家の視点を考慮した研究は2件（2%）でした。実際の臨床設定でのAIシステムの検証を行った研究は6件（7%）でした。
結 論：
このレビューは、医療におけるAIシステムの実装に関連する現在のトレンド、利害関係者の視点、革新開発の段階、主要な影響要因を明らかにしました。利害関係者の視点に関する文献のギャップや医療歴取得とトリアージの自動化に関するAIシステムの研究の限界は、この進化する分野におけるさらなる調査と開発の重要な機会を示しています。