MEDICINE & AI

タイトル：Machine learning for medication error detection: a scoping review protocol DOI：10.1136/bmjopen-2025-109192 概　要：医薬品エラーは公衆衛生に重大な脅威をもたらします。健康機関の取り組みやスタッフのトレーニング、医薬品の照合、自動化などの介入が行われているにもかかわらず、これらの事故は依然として発生しており、より効果的でスケーラブルな解決策の必要性が高まっています。本スコーピングレビューは、医薬品使用プロセスのすべての段階における医薬品エラーを予測または検出するための機械学習（ML）アプローチに関する既存文献を体系的にマッピングすることを目的としています。MLの応用範囲、方法論の傾向、現在の知識のギャップを特定し、臨床医や研究者にとって安全でデータに基づいた医薬品実践の開発を支援するための構造化された概要を提供します。 方　法：このレビューは、スコーピングレビューのためのシステマティックレビューおよびメタアナリシスの拡張に関する推奨報告項目に従って実施されます。PubMed、Embase、Web of Scienceでの構造化検索を行い、2015年1月1日から2025年4月28日までの出版物を対象とします。事前に定義された包含および除外基準を用いて適格な研究を特定します。MLモデル、データソースとタイプ、評価方法、臨床的文脈などの重要情報を抽出し、記述統計、視覚化、テーマ分析、物語的合成を用いて分析します。 結　果：原文に記載がないため省略します。 結　論：原文に記載がないため省略します。