2025.12.12
AIによる読影レポートの「翻訳」は患者の認知負荷を減らし理解度を向上させる
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- カテゴリ
- 神経疾患
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- ジャーナル名
- Radiology
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- 年巻号ページ番号
- 2025 November, Radiology 317: e251844
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- 著者
- Philipp Prucker
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- 所属
- Institute for Diagnostic and Interventional Radiology, TUM School of Medicine and Health, TUM University Hospital Kinikum Rechts der Isar, Technical University of Munich, Ismaninger Straße 22, 81675 Munich, Germany
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背景
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い分野・領域の文章情報を捉える能力が高く、これを利用してカルテや読影レポートなどの医療記録から要点を抽出し、患者向けの簡易な説明を生成する試みが検討されており、患者の理解度・満足度の向上に繋がることが示されている。
ドイツTechnical University of MunichのPruckerらは、2025年4月・5月にルーチン検査としてコンピュータ断層撮影による病期再分類を受けたがん患者(n=200)を登録し、標準的なCTレポート、またはLlama 3.3 70B(Meta社)を用いて作成された放射線科医によるレビューを受けたLLM簡易化バージョンのレポートへと割り付け、認知負荷、文章理解、レポートの知覚など9項目の患者報告スコア(7段階リッカート尺度)および読解時間を比較する準RCTを実施した。
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