心不全における人工知能予測分析：プラグマティックランダム化臨床試験のパイロットフェーズの結果
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年1月29日
タイトル：Artificial intelligence predictive analytics in heart failure: results of the pilot phase of a pragmatic randomized clinical trial.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Apr 03; 31(4): 919-928.
概 要：
本研究は、心不全患者における非侵襲的モニタリングデータに基づく人工知能（AI）分析を用いた介入の実施計画プロセスを、プラグマティック試験のパイロットフェーズで実施しました。2つのパイロットサイトで混合手法分析を行い、12人の患者と13人の臨床医へのインタビューを通じて、ワークフロー、コミュニケーションパターン、臨床医の信念を特定しました。AIによる通知に対する行動反応データも収集しました。
方 法：
この研究は、2つのパイロットサイトで実施された混合手法分析です。27人の登録患者のうち12人と、参加した13人の臨床医へのインタビューを行い、iPARIHS構造を用いてインタビューを構成しました。インタビューは文字起こしされ、誘導的コーディングプロトコルを用いて分析され、主要テーマが特定されました。
結 果：
通知に対する臨床医の応答は95%のケースで24時間以内に行われ、そのうち26.7%が臨床行動に結びつきました。実施に関する4つのテーマが浮かび上がりました：(1) 患者との信頼性の高いコミュニケーション、患者の負担軽減、プロアクティブなモニタリングの減少に対する高い期待。(2) AI通知は、役割に関連した信頼と行動アドバイスのバランスが必要。(3) 他の在宅プログラムの経験が利用に影響を与える。(4) 通知への応答には、電子健康記録（EHR）の確認、患者との連絡、他の臨床医との相談など、 significant effortが必要でした。
結 論：
実施計画分析は、コミュニケーション技術、患者教育、EHR統合に関する戦略の開発を導き、次の主要なランダム化フェーズでの臨床医と患者の負担を軽減することを目指しました。結果は、AI分析を臨床ワークフローに実装する際の独自の影響に関する重要な洞察を提供します。