臨床ノートからの健康の社会的要因の自動抽出に対する患者と臨床医の受容性
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年1月29日
タイトル：Patient and clinician acceptability of automated extraction of social drivers of health from clinical notes in primary care.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2025 May 01; 32(5): 855-865. doi: 10.1093/jamia/ocaf046.
概 要：
本研究は、臨床ノートから健康の社会的要因（SDoH）を抽出するAIベースのアプローチに対する患者と臨床医の受容性を調査しました。19人の社会的ニーズを抱えるプライマリケア患者と14人の臨床医にインタビューを行い、AIによるSDoHの自動提案に関するストーリーボードを提示し、受容性を評価してもらいました。結果、患者は平均3.9/5、臨床医は平均3.6/5の受容性を示しましたが、情報の整合性やプライバシーに関する懸念が表明されました。
方 法：
本研究は、社会的ニーズを抱えるプライマリケア患者19人と臨床医14人を対象にしたインタビュー研究です。参加者にはAIによるSDoH自動提案のストーリーボードを提示し、受容性を評価してもらいました。主要評価指標は、受容性の平均スコアです。
結 果：
患者はSDoH自動提案を平均3.9/5、臨床医は3.6/5と評価しました。患者の評価はドメインによって異なり、物質使用が最も受容され、雇用が最も受容されませんでした。両グループは情報の整合性、臨床的相互作用への影響、プライバシーに関する懸念を示しました。
結 論：
AIによるSDoH自動提案は、臨床ノートからの社会的要因の効率的な特定に有望ですが、患者と臨床医の懸念を考慮する必要があります。これにより、システムの受容性を確保し、信頼を損なわないようにすることが重要です。