看護師と大規模言語モデルによる外来受付の協働：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：Outpatient reception via collaboration between nurses and a large language model: a randomized controlled trial.
雑誌名：Nat Med. 2024 Oct;30(10):2878-2885.
概 要：
本研究は、外来患者の受付プロセスにおいて、看護師と大規模言語モデル（LLM）を活用した協働モデルの有効性を評価しました。35,418件の実際の会話データを用いて、サイト特有のプロンプトエンジニアリングチャットボット（SSPEC）を開発しました。SSPECは、患者の問い合わせを効率的に解決し、看護師主導のセッションと比較して、より少ないラウンドでの解決率が高いことが示されました。2,164人の参加者を対象としたランダム化比較試験では、患者の満足度が看護師グループよりも有意に高く、再質問率や訪問中のネガティブな感情も低下しました。この研究は、LLMの病院業務への統合の可能性を示唆しています。
方 法：
この研究は、2つの医療センターの10か所で収集された35,418件の外来患者と受付看護師の会話音声データを用いたランダム化比較試験です。2,164人の参加者を対象に、看護師とSSPECの協働モデルを評価しました。主要評価指標は患者の満足度であり、看護師グループとの比較が行われました。
結 果：
看護師とSSPECの協働モデルは、患者の満足度が3.91±0.90で、看護師グループの3.39±1.15を上回りました（P＜0.001）。再質問率は3.2%で、看護師グループの14.4%に対して有意に低下しました（P＜0.001）。訪問中のネガティブな感情は2.4%で、看護師グループの7.8%に対して低下しました（P＜0.001）。また、応答の質も向上しました。
結 論：
看護師とLLMの協働モデルは、患者の満足度を向上させ、病院のコミュニケーションを改善する可能性が示されました。このアプローチは、看護師と患者の双方に利益をもたらす新たなコミュニケーションの枠組みを提供します。