移行期医療における人工知能：実践、可能性、および落とし穴-スコーピングレビュー

科学分野:

• ヘルスインフォマティクス
• ヘルスケアにおける人工知能
• 患者ケア管理

背景:

• ケア移行は重要ですが、しばしば断片的であり、有害な転帰につながります。
• 移行期ケア（TC）プログラムは、これらの問題​​を軽減することを目的としています。
• 人工知能（AI）は、TCの最適化のための潜在的なソリューションを提供します。

研究 の 目的:

• TCで使用されるAIツールを特定すること。
• ケア移行の防止または改善におけるそれらの適用を分析すること。
• TCにおけるAIに関連する転帰を評価すること。

主な方法:

• ArkseyとO'Malleyのフレームワークを使用したスコーピングレビューを実施しました。
• 検索されたデータベースには、Web of Science、PubMed / MEDLINE、およびIEEE Xplore（2013-2025）が含まれていました。
• 抽出されたデータは、AIの使用状況とTCコンポーネントを、報告された転帰とともにマッピングしました。

主要な成果:

• 21のAIツールが特定され、主に病院から自宅への移行に使用されました。
• AIは、退院計画、フォローアップケア、相互運用性、およびシステムナビゲーションを改善しました。
• ケアの継続性、複雑さの管理、患者の幸福が主要なTCコンポーネントとして強化されました。患者エンゲージメントは最も促進されませんでした。

結論:

• AIツールは、移行中のケア調整と高価値のケア提供を強化します。
• AIは、患者のケア軌道を合理化し、エンゲージメントを促進する可能性を示しています。
• 統合には課題がありますが、AIはTCの改善に大きな可能性を秘めています。