MEDICINE & AI

タイトル：Developing an AI-Assisted Tool That Identifies Patients With Multimorbidity and Complex Polypharmacy to Improve the Process of Medication Reviews: Qualitative Interview and Focus Group Study 雑誌名：J Med Internet Res. 2026 Jan 08; 28: e74304. 概　要： この研究は、多病併存と多剤併用を持つ患者に対する構造化された薬剤レビュー（SMR）のプロセスを改善するために、AI支援ツールの統合に関する医療専門家（HCP）の視点を探ります。研究の目的は、AIツールのユーザー要件を特定し、SMRの効率と効果を向上させることです。参加者からのデータを分析し、AIツールの機能性、ワークフロー統合、ユーザーインターフェースの視覚化、使いやすさに関するテーマを特定しました。 方　法： イギリスで医療専門家と患者を対象にした定性的研究を実施しました。参加者には、医師、薬剤師、臨床薬理学者、精神科医、政策立案者、そして多病併存の患者が含まれました。データは、AI支援ツールの機能性やワークフロー統合に関連するテーマを特定するために、ハイブリッドな帰納的および演繹的テーマ分析アプローチを用いて分析されました。 結　果： 分析からは、AIの革新性、電子患者記録の視覚化の最適化、SMRのためのAIツールの機能性、AIツールの実装を促進する要因と障壁の4つの主要テーマが浮かび上がりました。HCPは、AIが患者の特定や薬物関連の危険にさらされている患者の優先順位付けを支援する可能性を認識しました。また、AIツールは処方のギャップや薬物相互作用、患者のリスクの経時的変化を検出する上で重要であるとされました。参加者は、患者データを直感的に提示することの重要性を強調し、ユーザーに負担をかけない形での統合が求められました。 結　論： AI支援ツールは、特に多病併存と複雑な多剤併用を持つ患者に対するSMRプロセスを効率化し最適化する可能性があります。しかし、成功する実装には、ワークフロー統合、ユーザーの受け入れ、効果の証明に関する懸念に対処することが必要です。ユーザー中心のデザインが重要であり、AI支援ツールが医療専門家の質の高い患者中心のケアを支援し、認知的負荷やアラート疲労を最小限に抑えることが求められます。