韓国の救急部門における会話に基づく重症度トリアージのための人工知能
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2025年10月23日
タイトル：Artificial intelligence for severity triage based on conversations in an emergency department in Korea.
雑誌名：Sci Rep. 2025 May 15; 15(1): 16870.
概 要：
本研究は、救急部門における重症患者の迅速かつ効果的な治療のために、AIを活用した自然言語処理（NLP）アルゴリズムを用いて、医療スタッフと患者の会話を分析し、患者の重症度を自動的に分類することを目的としています。1,028件の救急室での会話のトランスクリプトを用いて、モデルの堅牢性を確認するために10倍交差検証を実施しました。サポートベクターマシンは、従来の機械学習モデルの中で最も良好なAUROC 0.764を達成しました。多層パーセプトロンはAUROC 0.759を示しました。このアプローチは、救急部門の混雑緩和に寄与する可能性があります。
方 法：
本研究は、1,028件の救急室での会話トランスクリプトを対象にした研究です。AIアルゴリズムは、会話中の単語の頻度と順序を考慮し、重症度を自動的に分類するために使用されました。モデルの性能は、受信者動作特性曲線（AUROC）を基に評価され、サポートベクターマシンが最も高い性能を示しました。
結 果：
サポートベクターマシンはAUROC 0.764を達成し、多層パーセプトロンはAUROC 0.759を示しました。これらの結果は、実際の会話を用いた患者の重症度分類の可能性を示唆しています。特に、混乱した内容を含む会話でも有効であることが確認されました。
結 論：
AIを用いた重症度分類は、救急部門の混雑を緩和し、患者の待機時間を短縮する可能性があります。今後は、大規模な言語モデルを活用した効率的な拡張が期待されます。