MEDICINE & AI

タイトル：A Pilot Study to Evaluate Artificial Intelligence-Driven Early Retrieval of Medical Histories in the Emergency Department DOI：10.1016/j.annemergmed.2026.01.022 概　要： 本研究は、小児救急部の待機室において、ChatGPTを用いて患者または介護者から直接病歴を取得することの実現可能性と受容性を評価することを目的としています。31人の患者が参加し、HIPAA準拠のChatGPT-4を使用して病歴を生成しました。生成された病歴は通常のケアと並行して収集され、臨床判断には使用されませんでした。参加者は、使いやすさや満足度を11段階で評価し、生成された病歴の質についても評価しました。オープンエンドの回答に対するテーマ分析が行われました。 方　法： 本研究は、前向き混合方法のパイロット研究で、Emergency Severity Indexスコア3から5の患者31人を対象としました。参加者は、ChatGPT-4を使用して病歴を生成し、通常のケアと並行して収集しました。参加者は11段階のスケールで体験を評価し、医師が生成された病歴の要約を正確性、完全性、効率性、可読性、全体的な満足度について評価しました。 結　果： 参加者は、生成された病歴の使いやすさ（中央値10）、満足度（8）、全体的な質（9）を高く評価しました。特に使いやすさ、システムの客観性、要約の正確性について好意的なコメントがありました。医師の評価者は、正確性、完全性、効率性、可読性、全体的な満足度の5つの領域で好意的な評価を行い、可読性が最も高い評価を受けました（中央値9）。医師は、要約に以前の訪問の重要な特徴が欠けていることがあると指摘しましたが、最終的なトランスクリプトに幻覚は見られませんでした。 結　論： このパイロット研究は、小児救急部の待機室におけるChatGPTを用いた病歴取得が実現可能であり、受け入れられ、正確で完全、可読性が高く効率的な要約を生成することを示しました。このアプローチは、文書作成の負担を軽減し、患者の関与を高め、より効率的なトリアージを支援する可能性があります。