MEDICINE & AI

タイトル：A large language model for complex cardiology care 雑誌名：Nat Med. 2026 Feb 06; doi: 10.1038/s41591-025-04190-9. Epub 2026 Feb 06. 概　要： 心臓病学における専門医の不足は、医療提供において大きな課題となっています。本研究では、Articulate Medical Intelligence Explorer（AMIE）という大規模言語モデルに基づく医療AIシステムが、遺伝性心筋症が疑われる複雑な患者の臨床意思決定を支援する可能性を探りました。ランダム化比較試験を実施し、一般心臓病医9名がAMIEの支援を受ける群と受けない群に無作為に割り当てられ、心電図や心エコー、心臓MRIなどの診断データを用いて症例を管理しました。結果として、AMIE支援の評価が全体的に好まれ、特に管理計画や診断検査の領域で優位性が示されました。 方　法： 本研究は、遺伝性心筋症が疑われる複雑な患者を対象にしたランダム化比較試験です。9名の一般心臓病医が参加し、AMIEの支援を受ける群と受けない群に無作為に割り当てられました。評価は、三人の盲検専門医による10領域の評価基準を用いて行われました。主要評価指標は、診断や管理の質に関する専門医の好みとエラーの頻度です。 結　果： AMIE支援の評価は、全体で46.7%の好まれる割合を示し、心臓病医単独の32.7%と比較して有意差がありました（P = 0.02）。AMIEを使用した心臓病医は、臨床的に重要なエラーが少なく（24.3%対13.1%、P = 0.033）、欠落した内容も少なかった（37.4%対17.8%、P = 0.0021）。また、AMIEが評価に役立ったと報告した医師は57.0%、時間を節約できたと報告した医師は50.5%でした。 結　論： AMIEは、心臓病の診断と管理において専門医の支援を行い、エラーを減少させる可能性が示されました。このシステムは、複雑な心臓病ケアの質を向上させるための有用なツールとなることが期待されます。