人工知能を活用した精密医療の費用対効果：系統的レビューと回帰分析
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2025年12月25日
タイトル：The value for money of artificial intelligence-empowered precision medicine: a systematic review and regression analysis
雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 Dec 24; doi: 10.1038/s41746-025-02259-w. Epub 2025 Dec 24.
概 要：
本研究は、人工知能を活用した精密医療（AI-PM）の費用対効果に関する既存の証拠を統合し、経済評価を行ったものです。主要な5つのデータベースを用いてAI-PMに関する経済評価を系統的に検索し、データを抽出し、経済評価におけるバイアスリスクを評価しました。コスト・ユーティリティ分析において、費用対効果を定量的に要約し、機械学習を用いた回帰分析を行い、価値の異質性を探求しました。48件の経済評価が含まれ、そのうち31件がコスト・ユーティリティ分析でした。
方 法：
この研究は、5つの主要なデータベースからAI-PMに関する経済評価を系統的に検索し、データを抽出しました。バイアスリスクはECOBIASチェックリストを用いて評価され、コスト・ユーティリティ分析の結果を定量的に要約し、機械学習を用いた回帰分析を実施しました。
結 果：
AI-PMは89%のベースケース分析でコスト削減またはコスト効果があるとされ、増分費用対効果比は支配的から$129,174/QALYまでの範囲でした。増分コストの四分位範囲は-$259から$28、QALYの獲得は0.001から0.019、ネット貨幣的利益（NMB）は$18から$986であり、わずかな追加コストでの健康利益が示されました。モデリングの選択やシステムレベルの要因がNMBの推定における重要な異質性の要因として特定されました。
結 論：
AI-PMはコスト効果が高い可能性が示されましたが、適応性が低く、重要な価値要因が過小評価されているため、AI-PMの導入には大きな不確実性が残っています。