資源制約のあるインドネシアにおける一般医によるAI支援心血管リスク評価：概念的プロトタイプを用いたランダム化比較試験
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：AI-Assisted Cardiovascular Risk Assessment by General Practitioners in Resource-Constrained Indonesian Settings Using a Conceptual Prototype: Randomized Controlled Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Nov 25; 27: e73131. doi: 10.2196/73131. Epub 2025 Nov 25.
概 要：
この研究は、資源制約のある環境において、AIを活用した臨床意思決定支援（CDS）が心血管疾患（ASCVD）の10年リスク評価と管理に与える影響を評価することを目的としています。102人の医師が参加し、AIベースのCDS、従来のリスク評価、またはサポートなしでリスク評価を行いました。AI支援により、リスク評価の正確性が27%向上し、スタチンの処方も29%改善しました。医師はAIの有用性を高く評価し、特に高ボリュームのプライマリケアにおいてその効率性を認識しました。
方 法：
この研究は、3群の内部ランダム化デザインで行われ、医師は資源制約のある外来設定でのプライマリケアの臨床事例に基づく9つの臨床ビネットを評価しました。各ビネットに対して、AIベースのCDS、従来のリスク評価、またはサポートなしで10年ASCVDリスクを評価し、管理決定を行いました。主要評価指標は、正確なリスク評価と患者管理（アスピリン、スタチン、高血圧治療薬の処方、詳細検査への紹介）です。
結 果：
AIベースのCDSを使用した場合、リスク評価の正確性が27%向上し、スタチンの処方も29%改善しました。AI支援を受けた医師は、より多くのケースを正確に評価し、スタチンを適切に処方する傾向がありました。AI支援のケースは、意思決定に要する時間が短縮されましたが、アスピリンや高血圧治療薬の処方改善は統計的有意性に達しませんでした。参加者はAIベースのCDSを高く評価し、使用意向が高いことが示されました。
結 論：
AIを活用したリスク評価とスタチン処方の改善、意思決定時間の短縮は、特に資源制約のある環境において心血管リスク評価の有用性を示しています。今後の研究では、オンライン研究で観察された改善が実際の低資源環境においても適用可能かどうかを確認する必要があります。