MEDICINE & AI

タイトル：What factors influence patient participation in an artificial intelligence-based initiative to optimise referrals from primary to specialist haematology care? A multicentre retrospective observational study in four Spanish hospitals. DOI：10.1136/bmjopen-2025-115195 概　要： この研究は、血液専門医への紹介の最適化を目的とした人工知能を活用した取り組みにおける患者の参加率と非参加の理由を評価しました。研究対象は、スペイン・マドリードの4つの学術病院で初めて血液専門医の診察を受けるために紹介された18,190人の患者です。標準化された検査の自動発注を行い、参加者と非参加者の間での診断や治療計画を持ってプライマリケアに戻された患者数を比較しました。結果として、参加者は非参加者よりも若年層が多く、非参加の主な理由は行政的なものでした。参加者の方が初回診察時にプライマリケアに戻された割合が高く、低価値のフォローアップを減少させる可能性が示されました。 方　法： 本研究は、4つの学術病院における後ろ向き多施設コホート研究です。対象は、11の症状に基づいて初めて血液専門医の診察を受けるために紹介された18,190人の患者です。自然言語処理を用いて紹介状を分類し、参加患者に対して標準化された検査の自動発注を行いました。主要評価指標は、参加者と非参加者の人口統計的差異、非参加の主な理由、診断や治療計画を持ってプライマリケアに戻された患者数です。 結　果： 研究期間中、18,190人の患者のうち612人（3.3%）が介入に参加しました。参加者は非参加者よりも有意に若年でした。非参加の主な理由は行政的なもので、76.9%を占めました。参加者は初回診察時にプライマリケアに戻された割合が高く、146人（23.9%）対3375人（19.36%）であり、相対的に22%の低価値フォローアップの減少が見られました。 結　論： 自然言語処理を用いた紹介状の処理と標準化された検査の自動発注は、低価値のフォローアップを減少させる可能性があります。参加者の明示的な拒否は少なく、参加者は非参加者よりも若年層が多かったため、高齢者をターゲットにした戦略の重要性が示唆されました。