米カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の研究チームが、大規模言語モデル（LLM）を使用して救急部門のトリアージプロセスを効率化する研究を実施しました。この研究では、25.1万人の匿名化データセットを用いて、患者の臨床記録から症状を抽出し、治療の緊急性を判定するAIツールを試験しました。その結果、AIは89%の高確率で患者の緊急性を正確に評価し、これは医師の評価率86%を上回る性能でした。
この技術は、特に脳卒中や手首の骨折など、緊急性が異なる状況を迅速に評価するのに役立つことが示されました。このAIの導入により、救急部門の対応速度と精度が向上し、リソースの適切な配分が可能となり、医師の負担軽減にも寄与することが期待されます。この研究成果は「JAMA Network Open」に掲載され、医療分野におけるAIの利用拡大に向けた重要なステップとなります。
引用元）https://aitimes.media/2024/05/09/14259/