腎機能障害を有する医療病棟患者における投薬調整：ChatGPT®およびDeepSeek®モデルの効果
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：Dosage adjustments in renal impairment among medical ward patients: ChatGPT® and DeepSeek® models' effectiveness in assessing those adjustments.
雑誌名：Explor Res Clin Soc Pharm. 2026 Mar; 21: 100698. doi: 10.1016/j.rcsop.2025.100698. Epub 2025 Dec 16.
概 要：
腎機能障害は薬物のクリアランスを変化させるため、毒性や治療失敗を防ぐために薬剤の用量調整が必要ですが、不適切な投与が依然として存在します。本研究は、入院患者における腎用量調整の実践を評価し、AIモデル（ChatGPT®、DeepSeek®）をUpToDate®ガイドラインと比較することを目的としています。
方 法：
2024年1月から4月にかけて、クレアチニンクリアランスが60 mL/min未満の入院患者を対象とした前向き観察研究を実施しました。薬剤の投与はUpToDate®ガイドラインに照らして評価され、348の特定のプロンプトを使用して5つのAIモデル（ChatGPT® 3.5、4.0、5.0、DeepSeek®、DeepThink®）をテストしました。感度、特異度、正確性を計算しました。
結 果：
腎機能障害の有病率は30.9%でした。1461件の薬剤注文のうち、23.8%（348件）が調整を必要とし、63.5%（221/348）が不適切に投与されていました。エラーは、134件（38.5%）が未調整、75件（21.6%）が不適切に調整、12件（3.4%）が禁忌のレジメでした。最も頻繁に不適切に投与された薬剤は、ピペラシリン/タゾバクタム（66.7%）、レボフロキサシン（83.33%）、ラニチジン（89.1%）でした。重度の腎機能障害（CrCl ≤30 mL/min）は不適切な投与リスクを増加させました（AOR: 3.34; p=0.004）。DeepThink®は感度81.6%で最も高い結果を示しましたが、特異度は低く（29%）、正確性は67.5%でした。ChatGPT®モデルの進歩により、最新のChatGPT® 5.0は感度64.3%、特異度54.8%、正確性61.7%を達成しました。
結 論：
腎機能障害を有する入院患者において不適切な腎用量調整が広く見られます。AIモデルは臨床意思決定支援ツールとしての可能性を示していますが、その正確性の限界にはさらなる最適化が必要です。エビデンスに基づくデータベースのトレーニング、プロンプトの改良、臨床専門知識の統合が重要です。