MEDICINE & AI

タイトル：Systematic review of cost effectiveness and budget impact of artificial intelligence in healthcare 雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 Aug 26; 8(1): 548. 概　要： 本研究は、さまざまな医療環境における臨床人工知能（AI）介入の費用対効果、効用、予算影響を検討した系統的レビューです。腫瘍学、心臓病学、眼科、感染症に関する19の研究が、AIが診断精度を向上させ、質調整生存年を増加させ、不要な手技を減少させることでコストを削減することを示しています。いくつかの介入は、受け入れられた閾値を大きく下回る増分費用対効果比を達成しました。しかし、多くの評価は静的モデルに依存しており、AIシステムの適応学習を時間的に捉えられず、利益を過大評価する可能性があります。さらに、間接コスト、インフラ投資、平等性の考慮がしばしば過小評価されており、報告された経済的利益が過大である可能性を示唆しています。動的モデリングは持続的な長期的価値を示していますが、包括的なコスト要素とサブグループ分析を組み込むためのさらなる研究が必要です。これらの結果は、医療におけるAIの臨床的な可能性と経済的複雑性を強調し、今後の政策と実践を効果的に導くために、文脈に特化した方法論的に堅牢な評価の必要性を示しています。 方　法： この系統的レビューは、腫瘍学、心臓病学、眼科、感染症に関連する19の研究を対象に、AI介入の費用対効果と予算影響を評価しました。各研究の結果を比較し、静的および動的モデルを用いてAIの経済的影響を分析しました。 結　果： AI介入は診断精度を向上させ、質調整生存年を増加させ、不要な手技を減少させることでコストを削減しました。いくつかの介入は、受け入れられた閾値を下回る増分費用対効果比を示しましたが、多くの評価は静的モデルに依存しており、AIの適応学習を考慮していないため、利益が過大評価される可能性があります。 結　論： AIは医療において臨床的な可能性を持つ一方で、経済的な複雑性も伴います。今後の政策と実践を効果的に導くためには、文脈に特化した方法論的に堅牢な評価が必要です。