人工知能が心血管のワークフロー、エンゲージメント、成果に与える影響：系統的レビュー
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年5月7日
タイトル：Impact of artificial intelligence on cardiovascular workflow, engagement, and outcomes: a systematic review.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2026 May 06; doi: 10.1038/s41746-026-02690-7.
概 要：
本研究は、心臓病学における人工知能（AI）の利用が、さまざまなケア領域においてどのような利点をもたらすかを明らかにすることを目的としています。2026年1月16日までのランダム化比較試験を対象に、機械学習や深層学習アルゴリズムに基づく介入を評価し、ルールベースのシステムは除外しました。エンドポイントは、ワークフロー効率、患者エンゲージメント、臨床成果に分類されました。32件のランダム化比較試験が分析され、AIはすべてのレベルで改善を示しました。
方 法：
PubMed、Embase、CINAHL、試験登録データベースを検索し、2026年1月16日までのランダム化比較試験を対象にしました。介入は機械学習または深層学習アルゴリズムに基づき、ルールベースのシステムは除外しました。エンドポイントは、NICEの証拠階層に従って分類され、バイアスのリスクはRoB 2.0を用いて評価されました。
結 果：
AIは、ワークフローの時間を短縮し（SMD -0.71; 95% CI -1.04 to -0.39）、診断時間を30-120秒短縮し、入院日数を1.0-4.2日減少させました。行動の促進により、薬の服用遵守が向上し（RR 1.59; 95% CI 1.01-2.50; NNT=12）、意思決定支援の実施により全死因死亡率が低下しました（RR 0.84; 95% CI 0.75-0.94; NNT=32）。制限として、盲検化の不足やシャムAIコントロールの不足が挙げられました。
結 論：
データ駆動型の臨床AIは、効率の改善、エンゲージメントの向上、悪影響の軽減をもたらし、実行可能な意思決定支援と統合されることで、構造化されたガバナンスと実施の枠組みを形成することが期待されます。