A Better Way: トラウマの臨床指導の開発を加速させるための人工知能ツールの初期受容性テスト

科学分野:

• 医療情報工学
• クリニカル・プラクティスのガイドライン
• 医療における人工知能

背景:

• 現在の臨床ガイドラインの開発は長く,しばしば1~2年かかるため,時代遅れの勧告と遅れた証拠に基づいた実践につながります.
• 既存の臨床指針開発プロセスは,効率とタイミングの面で課題に直面しており,革新的なアプローチが必要である.

研究 の 目的:

• 臨床指針開発を24ヶ月から24週間に加速するために設計された新しい12段階のアプローチの初期受容性をテストする.
• 人工知能 (AI) ツールの可能性を,主題の専門家 (SME) と連携して,ガイドラインの作成を簡素化する.

主な方法:

• 12段階のアプローチはアジャイル・メソドロジーと PRISM フレームワークを使用して作成され,初期出力と SME レビューのためのAIを統合しました.
• このアプローチは2025年のデザイン・フォー・インプリメンテーション会議で トラウマコミュニティの利害関係者にフィードバックのために提示されました
• 会議後の調査は,ガイドラインの開発を加速させるためのAIの役割に対する参加者の信頼を評価した.

主要な成果:

• 参加者は,多学科的関与,資源層の推薦,ユーザーフレンドリーな機能 (オフライン/多言語アクセス) を提供しました.
• 調査対象者の64% (n=56) は,AIが臨床ガイドライン開発プロセスを加速する能力に自信を示しました.
• 提案された12段階のアプローチは,24週間の時間枠内でベッドサイドで準備された臨床的意思決定ツリーを作成することを目的としています.

結論:

• 協力を強化し,資源の多様性を取り入れ,迅速な開発のためにAIを活用することで,臨床指導を改善する重要な機会が存在します.
• 臨床指導におけるAIの責任ある統合を検証するために,証拠と実践の間のギャップを埋めるために,さらなる研究が不可欠です.
• 24週間のAI支援アプローチの初期的な受け入れは,より迅速で効果的な臨床的意思決定支援のための有望な方向性を示唆しています.