MEDICINE & AI

タイトル：Clinician perspectives on how situational context and augmented intelligence design features impact perceived usefulness of sepsis prediction scores embedded within a simulated electronic health record. 雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 May 20; 31(6): 1331-1340. doi: 10.1093/jamia/ocae089. 概　要： 本研究は、敗血症の早期警告スコア（EWS）の使用に関する臨床医の視点を、臨床ケースの文脈において取得することを目的としています。シミュレーションされた電子健康記録（EHR）内で、敗血症状況を模したケースを開発し、12人の臨床医に半構造化インタビューを実施しました。分析は、AIや予測モデルに対する理解、臨床推論プロセス、EWSへの印象、インターフェースデザインの4つの領域にわたりました。結果として、臨床医はAIや予測モデルに対する経験はあるものの理解は限られており、EWSの解釈や適用に不安を抱いていました。 方　法： 本研究は、敗血症状況を模したケースを用いた質的研究です。データは匿名化され、合成された医師のノートとEWSがシミュレーションされたEHRに表示されました。12人の臨床医が参加し、AI、予測モデル、リスクスコアに対する理解、臨床推論、EWSへの印象、インターフェースデザインについて半構造化インタビューを行い、トランスクリプトは内容分析とテーマ分析を用いて分析されました。 結　果： 分析の結果、臨床医はAIや予測モデルに対する経験はあるものの、理解は限られていました。ケース評価は主に臨床データに基づいて行われ、EWSは初期のケース分析では言及されませんでしたが、後のケースではコメントされました。臨床医はEWSの解釈や適用に不安を抱き、その導出や検証に関する証拠を求めました。デザインに関する提言は、EWSを多患者リストで表示し、患者記録内でのEWSのトレンドを示すことに集中しました。 結　論： 臨床医はEWSの適用方法に不安を抱き、臨床データに基づいて行動し、スコアの構成や検証情報を求めました。EWSは多患者ビューに組み込まれることで最も有用であると感じられました。インタラクティブな視覚化を提供するシステムは、EWSの透明性を高め、AI生成情報への信頼を向上させる可能性があります。