MEDICINE & AI

タイトル：PRICE: a personalized recursive intelligent cost effectiveness analysis framework for rare disease diagnosis 雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Nov 26; doi: 10.1186/s12911-025-03277-0. Epub 2025 Nov 26. 概　要： 希少疾患の診断は、複雑で長期にわたり高コストな手続きが伴います。従来のコスト効果分析は、異なる患者集団に対して均一な診断戦略を適用する静的な診断ワークフローモデルに依存しています。本研究では、個別化医療の重要性が高まる中、個々の患者レベルで診断のコスト効果を評価する動的なフレームワーク「PRICE」を提案します。このフレームワークは、専門家単独およびAI委任の意思決定モードを考慮した新しいツリー型モデルです。 方　法： PRICE分析フレームワークは、診断戦略のコスト効果を評価するために設計されており、バックプロパゲーションアルゴリズムを用いて診断プロセスの期待コストを計算し、効果をユーティリティベースのアプローチ（QALY）で定量化します。疾病の有病率、検査コスト、検査性能指標、ターンアラウンドタイムなどのパラメータを組み込むことで、個別化された評価を可能にします。 結　果： 本研究では、発達遅延（DD）および多発性先天異常（MCA）の4つの診断戦略を評価する概念実証研究を通じて、PRICEフレームワークの有用性を示しました。結果は、コスト、有病率、収益、AIの精度などの異なるパラメータに基づいて結果をモデル化することで、個別化された意思決定を支援する方法を強調しています。また、PRICEの経路を構築し、リアルタイムでコスト効果分析を行うためのインタラクティブなウェブツールも開発しました。 結　論： PRICEは、現実の診断ワークフローの逐次的かつ再帰的な性質を捉えた新しいコスト効果分析フレームワークであり、将来的なAI統合臨床実践への拡張が可能です。このフレームワークは、経済的および臨床的視点から診断戦略の個別評価を可能にし、希少疾患診断におけるより情報に基づいた個別化された意思決定を促進します。