生成的人工知能を用いた放射線レポートの患者理解の向上：2000人の米国成人を対象とした事例研究
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Improving patient understanding of radiology reports using generative artificial intelligence: a vignette study of 2000 US adults.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2026 Feb 01; 33(2): 326-335. doi: 10.1093/jamia/ocaf187.
概 要：
本研究は、放射線レポートの専門用語が患者に混乱や不安を引き起こすことを考慮し、AIを用いてレポートを平易な言葉に簡素化することで患者の理解を向上させることを目的としています。20件の放射線レポートをChatGPT-4を使用して簡素化し、2000人の米国成人がオリジナルとAI生成の平易なレポートを比較しました。結果、AI生成レポートの方が理解度とフォローアップの正確性が向上しましたが、60%の参加者はオリジナルレポートを好みました。
方 法：
本研究は、20件の放射線レポート（乳房画像、胸部X線）を対象にした調査です。各レポートは、ChatGPT-4を用いて平易な言葉に簡素化され、臨床医が重要な所見と適切なフォローアップの基準を設定しました。2024年8月に、2000人の米国成人が無作為に割り当てられた2つのレポートをレビューし、理解度、フォローアップ、信頼感、不安、好みについて質問に回答しました。
結 果：
参加者（平均年齢48歳、62.3%が女性）は、AI生成の平易なレポートに対して理解度が68.0%、フォローアップが64.5%と、オリジナルレポートの58.0%および58.4%に比べて有意に高い結果を示しました。特に44歳以上や大学未満の教育を受けた参加者で改善が顕著でした。平易な言葉のレポートでは、参加者の信頼感が向上し、不安が軽減されましたが、60%はオリジナルレポートを好みました。
結 論：
AIによる簡素化は患者の理解と信頼感を向上させる可能性がありますが、患者のAI簡素化への抵抗感に対処するためのさらなる研究が必要です。