大規模言語モデルを活用したナレッジトランスレーションツールが理学療法士のガイドライン遵守に与える影響：質的フォーカスグループ調査

科学分野:

• デジタルヘルス
• ナレッジトランスレーション
• 理学療法

背景:

• 臨床実践ガイドラインは、エビデンスに基づいたヘルスケアにとって重要である。
• 理学療法士のガイドライン遵守は一貫していない。
• このギャップに対処するために、大規模言語モデル（LLM）を使用したプロトタイプのデジタルナレッジトランスレーションツールが開発された。

研究 の 目的:

• ドイツの理学療法士がLLM搭載ツールを使用した経験を探る。
• 臨床実践における利用に関する見解を評価する。
• 外来および入院設定間での認識を比較する。

主な方法:

• 入院および外来の設定で6回のフォーカスグループインタビューを実施した。
• 質的コンテンツ分析で、帰納的および演繹的なコーディングを使用してデータを分析した。
• 20人の理学療法士が参加した。

主要な成果:

• 全体的に肯定的な経験が報告されたが、応答時間に関する批判があった。
• ツールの利用は、時間の利用可能性と職場のデジタル化に依存する。
• セラピストは臨床的な質問の支援に可能性を見出し、入院セラピストは個人的な知識の向上を好み、外来セラピストは患者教育への利用を期待した。

結論:

• LLMベースのツールは、理学療法士のガイドライン遵守を改善する可能性がある。
• 成功的な実装には、デジタルインフラストラクチャ、臨床的関連性、およびユーザーのデジタルリテラシーの評価が必要である。
• LLMの要約の質、ユーザビリティ、および倫理的考慮事項に関するさらなる研究が必要である。