人工知能に基づく臨床意思決定支援システムのタスク-テクノロジー適合性：質的研究のレビュー
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Task-Technology Fit of Artificial Intelligence-based clinical decision support systems: a review of qualitative studies
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Oct 28; 25(1): 397. doi: 10.1186/s12911-025-03237-8. Epub 2025 Oct 28.
概 要：
本研究は、人工知能に基づく臨床意思決定支援システム（AI-CDSS）の臨床タスクとの適合性を分析することを目的とし、21件の質的研究をレビューしました。医療従事者とAI-CDSSの相互作用をタスク-テクノロジー適合性（TTF）モデルの観点から分析し、臨床医のニーズに合致または不一致な設計要素を特定しました。分析の結果、臨床医はAI-CDSSの臨床判断に懐疑的であり、特に文脈情報が欠如している場合に臨床専門知識と競合できるか疑問視していました。また、AIの特定の強みを評価しつつも、臨床判断に対する依存には慎重でした。さらに、AI-CDSSの行動可能性が重要視され、臨床行動が結果に与える影響を探る機能や、説明可能なAIが求められました。AI-CDSSは、患者の優先順位付けやモニタリング、リスクコミュニケーションなどに利用され、臨床判断を再評価するきっかけとなることが示されました。
方 法：
本研究は、21件の実証的質的研究を対象にした文献レビューです。AI-CDSSと医療従事者の相互作用をタスク-テクノロジー適合性（TTF）モデルを用いて分析し、設計要素の適合性を評価しました。
結 果：
臨床医はAI-CDSSの臨床判断に懐疑的であり、特に文脈情報が不足する場合にその信頼性を疑問視しました。AIの強みとして、患者の傾向の特定や大規模データの統合が評価されましたが、臨床判断への依存には慎重でした。また、行動可能性が求められ、AI-CDSSの機能が臨床行動に与える影響を探ることが重要視されました。
結 論：
AI-CDSSは臨床判断を再評価するきっかけとなり、臨床医の認知プロセスを支援する設計が求められます。AI-CDSSの効果的な統合により、患者ケアの向上が期待されます。