MEDICINE & AI

タイトル：Health care professionals' perceptions of machine learning based clinical decision support systems for oesophageal cancer management 雑誌名：Comput Biol Med. 2026 Jan 01; 200: 111373. 概　要： 食道癌は重大な罹患率と死亡率を引き起こします。複数の治療法が存在し、どの治療を提供するかについての多職種チーム（MDT）の決定は複雑で多面的です。本研究では、過去の治療決定に基づいて訓練された機械学習（ML）モデルを用いた臨床意思決定支援システム（CDSS）の開発について、英国とアイルランドの食道癌MDTの医師を対象に調査を行いました。医師の意思決定に影響を与える臨床的および社会的要因を調査し、MLモデルから得られた要因との相対的重要性を比較しました。医師は、さらなる検査や栄養、社会的要因など、現在のモデルに含まれていない多様な要因も考慮していることが明らかになりました。ML CDSSの将来的な利用に対しては概ね肯定的な意見がありましたが、実施に向けた障壁も特定されました。 方　法： 本研究は、食道癌の多職種チームに所属する医療専門家を対象にした調査研究です。調査では、医師が意思決定において重視する臨床的および社会的要因を特定し、MLモデルから導出された要因との比較を行いました。調査結果を基に、医師の意見や懸念を分析しました。 結　果： 医師とMLモデルの間で意思決定における影響要因に関する合意が見られましたが、年齢や性別はモデルにおいてより大きな影響を持つことが示されました。医師は、さらなる検査や症状、栄養、社会的要因など、モデルに含まれない多様な要因を考慮していることが明らかになりました。ML CDSSの利用に対する意見は概ね肯定的でしたが、実施に向けた障壁も認識されました。 結　論： ML CDSSの導入に向けて、医師の懸念に対処し、透明性や証拠の必要性に応えることが重要です。医師の意思決定に影響を与える要因を理解し、実践におけるML CDSSの効果的な利用を促進するための取り組みが求められます。