MEDICINE & AI

タイトル：Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in diagnostic decisions: 5 questions for medical informatics and human-computer interface research. 雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2026 Feb 01; 33(2): 543-550. doi: 10.1093/jamia/ocaf123. 概　要： 本研究は、人工知能（AI）が医療情報学において診断支援を行い、診断エラーを減少させ、業務効率を向上させる可能性を探ります。AIベースの意思決定支援システムの成功には、人間とAIの協力、信頼、スキルの維持、自動化バイアスの考慮が重要です。研究は、医療分野における診断エラーの現状とAIツールの効果、リスクをレビューし、今後の研究のための5つの中心的な質問を提案します。 方　法： AIを活用した臨床決定支援システムに焦点を当て、医療画像（放射線、病理）や電子健康記録（EHR）データの自然言語処理、ルールベースのシステムを含む多様なデータモダリティを検討しました。診断エラーの現状やAIツールの効果、診断意思決定における人間の要因を分析し、医学、認知科学、人間-コンピュータインターフェースからの知見を統合しました。 結　果： 診断エラーは医療全般で依然として一般的であり、AIは知覚的および解釈的エラーの削減に寄与する可能性がありますが、情報の提示方法が重要です。遅延や切り替え可能なキューが即時のものより効果的であることが示されていますが、注意の捕捉や過信、バイアスのリスクも残ります。説明可能なAIは透明性を提供しますが、決定にバイアスをかける可能性もあります。 結　論： AIの効果的な統合には人間中心の適応設計が必要です。5つの中心的な研究質問は、AIが提供すべき情報の種類と形式、情報提示のタイミング、説明可能なAIが診断決定に与える影響、自動化バイアスとコンプライアンスへの影響、AIへの依存によるスキルの低下リスクを含みます。AIは診断精度と効率を向上させる可能性がありますが、その実現には評価、公平なアクセス、医療従事者の監視、特定のトレーニングが必要です。AIは人間の専門知識を補完するものであり、安全で効果的な統合を確保する必要があります。