プライマリーケアから専門医療への移行を促進するLLMチャットボット：ランダム化比較試験
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：An LLM chatbot to facilitate primary-to-specialist care transitions: a randomized controlled trial.
雑誌名：Nat Med. 2026 Jan 19; doi: 10.1038/s41591-025-04176-7. Epub 2026 Jan 19.
概 要：
本研究は、プライマリーケアから専門医療への移行を効率化するために開発されたLLMチャットボット「PreA」の効果を評価しました。PreAは、医療相談、病歴聴取、予備診断、検査依頼を行い、専門医向けの紹介レポートを生成します。111人の専門医と2069人の患者を対象にしたランダム化比較試験では、PreAを独立して使用するグループ（PreA-only）が、使用しないグループ（No-PreA）に比べて医師の相談時間が28.7%短縮され、医師のケア調整の認識や患者のコミュニケーションの容易さも有意に改善されました。地域のステークホルダーと共同設計されたPreAは、リソースが限られた環境での患者中心のケアを強化するための効果的な戦略を示しました。
方 法：
この研究は、111人の専門医と2069人の患者を対象にしたランダム化比較試験です。患者は、PreAを独立して使用する（PreA-only）、スタッフのサポートを受けて使用する（PreA-human）、または使用しない（No-PreA）の3つのグループに無作為に割り当てられました。主要評価指標は、医師の相談時間、医師によるケア調整の認識、患者のコミュニケーションの容易さです。
結 果：
PreA-onlyグループは、No-PreAグループに比べて医師の相談時間が28.7%短縮され（3.14±2.25分 vs 4.41±2.77分; P<0.001）、医師のケア調整の認識が113.1%向上しました（3.69±0.90 vs 1.73±0.95; P<0.001）。また、患者のコミュニケーションの容易さも16.0%向上しました（3.99±0.62 vs 3.44±0.97; P<0.001）。PreA-onlyとPreA-humanグループ間で同等の結果が得られました。
結 論：
PreAは、プライマリーケアから専門医療への移行を効率化し、医師の診療時間を短縮し、ケア調整やコミュニケーションの質を向上させる可能性が示されました。地域のステークホルダーとの共同設計は、リソースが限られた環境での医療システム強化に寄与する効果的な戦略であることが確認されました。