医療におけるAI導入の課題評価：マルチクリテリア意思決定アプローチによる予測リスク分析への影響
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年6月5日
タイトル：Evaluating AI adoption challenges in healthcare using a Multi-Criteria Decision-Making approach: implications for predictive risk analytics.
雑誌名：Front Artif Intell. 2026; 9: 1827586. doi: 10.3389/frai.2026.1827586.
概 要：
本研究は、予測医療リスク分析におけるAIの導入に関する主要な障壁を特定し、優先順位を付けることを目的としています。AIの導入は臨床意思決定や資源管理を変革する可能性がありますが、さまざまな社会技術的課題によって制限されています。文献レビューと専門家の検証に基づき、15の課題が特定され、技術的、データ関連、組織的、人間/社会的、倫理/規制の5つの次元に分類されました。
方 法：
本研究では、DEMATEL（Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory）とAHP（Analytic Hierarchy Process）モデルを統合して、AI導入に影響を与える主要な障壁を分析しました。DEMATEL法を用いて課題間の因果関係を分析し、AHPを用いてそれらの相対的重要性を階層的に評価しました。
結 果：
データプライバシーと保護、データの質と完全性、AIガバナンスの欠如、システムの相互運用性が、AI導入に最も影響を与える構造的要因として特定されました。また、リーダーシップと戦略的整合性が重要な組織的促進要因として浮上しました。データ関連およびガバナンス指向の課題が主な因果要因として現れ、人間中心の倫理的懸念は主に依存的な結果として示されました。
結 論：
予測医療分析におけるAIの成功した導入には、強力なリーダーシップの支援、堅牢なデータガバナンスシステム、透明で相互運用可能な技術が必要であると結論付けられました。これにより、医療機関がスケーラブルで信頼性のある予測分析の実装を達成するための構造化されたロードマップが提供されます。