人工知能技術に基づく基本的な救命処置実践スキルの評価：システム構築と評価の同等性検証
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年4月29日
タイトル：Evaluation of basic life support practice skills based on artificial intelligence technology: system construction and evaluation equivalence validation
雑誌名：BMC Med Educ. 2026 Apr 29; doi: 10.1186/s12909-026-09285-6.
概 要：
本研究は、人工知能（AI）技術に基づく基本的な救命処置（BLS）スキル評価システムを構築し、その評価が従来の手動評価と同等であることを検証することを目的としています。従来の手動評価は主観的バイアスや低効率、試験官の疲労の影響を受けるため、AI技術の導入により評価の革新が期待されます。
方 法：
AI技術に基づくBLS実践スキル評価システムは、RTMPose、ST-GCN、SVM、YOLOX、Whisper AIなどの基盤モデルを用いて開発されました。評価環境には音声・映像キャプチャシステム、距離センサー付きCPRシミュレーター、候補者との人間-コンピュータインタラクション用ディスプレイが含まれています。2024年8月に上海交通大学医学院の2024年新卒看護師85名を対象に、試験官とAIシステムによるBLSスキル評価を行い、両者のスコアを比較しました。
結 果：
AIシステムのスコアと試験官のスコアに有意差はなく（t = -0.294, p = 0.769）、信頼性の高い一致が確認されました（ICC = 0.868）。試験官の疲労度は評価前が73.50±19.33、評価後が82.25±25.10であり、候補者の64.56%がAIシステムによる評価が緊張を和らげるのに役立ったと回答しました。
結 論：
AIシステムによる評価は試験官の評価結果と一致し、BLS実践スキルの評価に使用できることが示されました。AIシステムの導入は評価の効率を向上させ、候補者の受け入れも良好でした。システムの安定性をさらに最適化した後に、適用範囲を拡大することが推奨されます。