人工知能が集中治療室の臨床医の意思決定を支援することができるかどうかが検討された。

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カーネギーメロン大学のHCII（Human-Computer Interaction Institute）の研究者らは、集中治療室の臨床医が24時間監視しながら迅速かつ的確な判断を下す必要があることを指摘している。そこで、ピッツバーグ大学およびUPMCの医師および研究者と共同で、人工知能がこの意思決定プロセスに役立つのか、また臨床医がその支援を信頼するのかについて検討した。 研究チームは、18,000人以上の患者のデータセットでトレーニングされたAI Clinicianモデルを使用して、敗血症の治療に関する推奨事項を提供する対話型臨床意思決定支援（CDS）インターフェースを設計した。このモデルを利用することで、臨床専門家はデータセット内の患者をフィルタリングして検索し、疾患の軌跡を可視化し、モデルの予測とベッドサイドで行われる実際の治療決定とを比較することができる。 HCIIの博士課程の学生で研究チームのメンバーであるヴェンカテッシュ・シバラマン氏は、「臨床医は、AIが自分たちを助けてくれる可能性に興奮しているように感じられるが、これらのAIツールがどのように機能するのかについてはよく知らないかもしれない。」と述べている。しかし、実際にAIベースのツールを利用した結果、ほとんどの医師が意思決定の一部にその支援を取り入れたことがわかったという。 シバラマン氏は、「臨床医は常に、自分が診察した患者に関する多くのデータをコンピュータシステムや電子カルテに入力している。このアイデアは、我々がそのデータの一部から学ぶことで、彼らのプロセスの一部を高速化し、彼らの生活を少し楽にし、また、ケアの一貫性を向上させることができるかもしれないということだ。」と述べ、AIが臨床医の意思決定を支援することで、医療の質を向上させる可能性があることを示唆している。 この研究は、ICUで勤務

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