論文の概要: Human-Centered AI in Multidisciplinary Medical Discussions: Evaluating the Feasibility of a Chat-Based Approach to Case Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16464v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 01:02:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-30 08:57:23.496526
• Title: Human-Centered AI in Multidisciplinary Medical Discussions: Evaluating the Feasibility of a Chat-Based Approach to Case Assessment
• Title（参考訳）: 多分野医療討論における人間中心型AI--チャットによるケースアセスメントの可能性の評価
• Authors: Shinnosuke Sawano, Satoshi Kodera,
• Abstract要約: 複数の慢性疾患に苦しむ多病性心血管疾患の患者に焦点をあてる。 チャットアプリケーションを用いて、医師と共同で、AI活用による実現可能性、効率向上、議論内容の定量化などにより、複数の疾患のシミュレートされた症例を評価した。 5つのシミュレートされたケースでの議論の分析は、AIを用いた要約に必要な時間を大幅に削減し、平均79.98%の削減を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this study, we investigate the feasibility of using a human-centered artificial intelligence (AI) chat platform where medical specialists collaboratively assess complex cases. As the target population for this platform, we focus on patients with cardiovascular diseases who are in a state of multimorbidity, that is, suffering from multiple chronic conditions. We evaluate simulated cases with multiple diseases using a chat application by collaborating with physicians to assess feasibility, efficiency gains through AI utilization, and the quantification of discussion content. We constructed simulated cases based on past case reports, medical errors reports and complex cases of cardiovascular diseases experienced by the physicians. The analysis of discussions across five simulated cases demonstrated a significant reduction in the time required for summarization using AI, with an average reduction of 79.98\%. Additionally, we examined hallucination rates in AI-generated summaries used in multidisciplinary medical discussions. The overall hallucination rate ranged from 1.01\% to 5.73\%, with an average of 3.62\%, whereas the harmful hallucination rate varied from 0.00\% to 2.09\%, with an average of 0.49\%. Furthermore, morphological analysis demonstrated that multidisciplinary assessments enabled a more complex and detailed representation of medical knowledge compared with single physician assessments. We examined structural differences between multidisciplinary and single physician assessments using centrality metrics derived from the knowledge graph. In this study, we demonstrated that AI-assisted summarization significantly reduced the time required for medical discussions while maintaining structured knowledge representation. These findings can support the feasibility of AI-assisted chat-based discussions as a human-centered approach to multidisciplinary medical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医療専門家が複雑な症例を共同で評価する,人間中心人工知能(AI)チャットプラットフォームの実現可能性について検討した。 このプラットフォームを対象とする患者は, 多発性慢性疾患に罹患している心血管疾患の患者である。 チャットアプリケーションを用いて、医師と共同で、AI活用による実現可能性、効率向上、議論内容の定量化などにより、複数の疾患のシミュレートされた症例を評価した。 医師が経験した心血管疾患の過去の症例報告, 医療ミス報告, 複雑な症例をもとに, 模擬症例を構築した。 5つのシミュレートされたケース間での議論の分析は、AIを用いた要約に必要な時間を大幅に削減し、平均79.98\%の削減を示した。 さらに,多分野の医学的議論に使用されるAI生成サマリーの幻覚率について検討した。 全体幻覚率は1.01\%から5.73\%に、平均3.62\%に、有害幻覚率は0.00\%から2.09\%に変化し、平均0.49\%に変化した。 さらに, 形態学的解析により, 多分野評価により, 単一医師評価と比較して, より複雑で詳細な医学知識の表現が可能であることが示唆された。 本研究は,知識グラフから得られた集中度指標を用いて,複数の学際的評価と単一医師的評価の組織的差異について検討した。 本研究では,AIを用いた要約が,構造化知識表現を維持しつつ,医学的議論に必要な時間を著しく短縮することを示した。 これらの知見は、多分野の医療意思決定に対する人間中心のアプローチとして、AIによるチャットベースの議論の実現性を支持することができる。

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