MEDICINE & AI

タイトル：AI-supported clinical decision-making: in silico simulation of physician-AI interactions 雑誌名：Front Digit Health. 2025; 7: 1697825. 概　要： 本研究は、臨床実践におけるAIシステムの統合が医療の実践方法を変革する過程において、人間とAIシステムの相互作用が重要であることを示しています。研究では、異なる能力、確信、信頼のレベルを持つ27のエージェントを用いて人間の意思決定をシミュレーションしました。エージェントは、AIの支援の有無にかかわらず、二者択一および三者択一の意思決定タスクを実施しました。 方　法： この研究では、27のエージェントが10,000回の意思決定をシミュレーションし、AIの支援がある場合とない場合での意思決定の精度を比較しました。AIモデルは、能力（0.3-0.9）を持ち、信頼を動的に影響するための信号を含む場合もありました。条件付き信頼設定では、エージェントの基準信頼とAIの表現された信頼度に基づいて意思決定が調整されました。 結　果： AIの支援により、特に高い能力を持つが確信が低いエージェントの意思決定精度が大幅に改善されました。二者択一タスクでは、AIの能力が0.6以上の場合、意思決定精度が最大150%向上しました。三者択一タスクでも、低能力のAI（例：0.4）でさえ意思決定結果を改善しました。条件付き信頼シミュレーションでは、特に中程度の基準信頼を持つエージェントにおいて、AIの信頼度に基づく動的な信頼調整が効果を示しました。 結　論： AIの支援は、特に不確実性のあるユーザーや中程度のスキルを持つユーザーの意思決定を向上させることが示されました。ただし、低能力のAIに過信することは、高能力のエージェントの成果を損なう可能性があります。臨床意思決定支援を最適化するためには、AIと人間の協力戦略を調整することが重要です。