論文の概要: A prospective clinical feasibility study of a conversational diagnostic AI in an ambulatory primary care clinic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08448v2
• Date: Tue, 10 Mar 2026 16:32:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.715205
• Title: A prospective clinical feasibility study of a conversational diagnostic AI in an ambulatory primary care clinic
• Title（参考訳）: 当院における会話型診断AIの臨床的実現可能性の検討
• Authors: Peter Brodeur, Jacob M. Koshy, Anil Palepu, Khaled Saab, Ava Homiar, Roma Ruparel, Charles Wu, Ryutaro Tanno, Joseph Xu, Amy Wang, David Stutz, Hannah M. Ferrera, David Barrett, Lindsey Crowley, Jihyeon Lee, Spencer E. Rittner, Ellery Wulczyn, Selena K. Zhang, Elahe Vedadi, Christine G. Kohn, Kavita Kulkarni, Vinay Kadiyala, Sara Mahdavi, Wendy Du, Jessica Williams, David Feinbloom, Renee Wong, Tao Tu, Petar Sirkovic, Alessio Orlandi, Christopher Semturs, Yun Liu, Juraj Gottweis, Dale R. Webster, Joëlle Barral, Katherine Chou, Pushmeet Kohli, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Rob Fields, Jonathan X. Li, Marc L. Cohen, Vivek Natarajan, Mike Schaekermann, Alan Karthikesalingam, Adam Rodman,
• Abstract要約: アーティキュレート・メディカル・インテリジェンス・エクスプローラー(AMIE) 100人の成人患者が任命の5日前にAMIEテキストチャットのやりとりを完了した。 ヒューマン・セーフティ・スーパーバイザーは、患者とAMIEのインタラクションをリアルタイムで監視した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.226511639187777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based AI systems have shown promise for patient-facing diagnostic and management conversations in simulated settings. Translating these systems into clinical practice requires assessment in real-world workflows with rigorous safety oversight. We report a prospective, single-arm feasibility study of an LLM-based conversational AI, the Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), conducting clinical history taking and presentation of potential diagnoses for patients to discuss with their provider at urgent care appointments at a leading academic medical center. 100 adult patients completed an AMIE text-chat interaction up to 5 days before their appointment. We sought to assess the conversational safety and quality, patient and clinician experience, and clinical reasoning capabilities compared to primary care providers (PCPs). Human safety supervisors monitored all patient-AMIE interactions in real time and did not need to intervene to stop any consultations based on pre-defined criteria. Patients reported high satisfaction and their attitudes towards AI improved after interacting with AMIE (p < 0.001). PCPs found AMIE's output useful with a positive impact on preparedness. AMIE's differential diagnosis (DDx) included the final diagnosis, per chart review 8 weeks post-encounter, in 90% of cases, with 75% top-3 accuracy. Blinded assessment of AMIE and PCP DDx and management (Mx) plans suggested similar overall DDx and Mx plan quality, without significant differences for DDx (p = 0.6) and appropriateness and safety of Mx (p = 0.1 and 1.0, respectively). PCPs outperformed AMIE in the practicality (p = 0.003) and cost effectiveness (p = 0.004) of Mx. While further research is needed, this study demonstrates the initial feasibility, safety, and user acceptance of conversational AI in a real-world setting, representing crucial steps towards clinical translation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのAIシステムは、シミュレートされた設定で患者が直面する診断と管理の会話を約束している。 これらのシステムを臨床実践に翻訳するには、厳格な安全監視を伴う現実世界のワークフローでの評価が必要である。 LLMベースの会話型AIであるArticulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) の1本腕実現可能性の検討を報告する。 100人の成人患者が任命の5日前にAMIEテキストチャットのやりとりを完了した。 プライマリ・ケア・プロバイダ (PCP) と比較して, 会話の安全性, 品質, 患者, 臨床経験, 臨床推論能力について検討した。 ヒューマン・セーフティ・スーパーバイザーは、患者とAMIEのやりとりをリアルタイムで監視し、事前に定義された基準に基づいていかなる相談も止める必要がない。 AMIE(p < 0.001。 PCPはAMIEの出力が準備性に肯定的な影響を与えることを発見した。 AMIEの鑑別診断 (DDx) は最終診断, 8週後の検査で90%, 75%, 75%であった。 AMIE DDx と PCP DDx と Management (Mx) のブラインド評価では、DDx (p = 0.6) と Mx (p = 0.1 と 1.0) の妥当性と安全性に有意な差はなく、DDx と Mx の計画品質が類似していることが示唆された。 PCP は Mx の実用性 (p = 0.003) とコスト効率 (p = 0.004) において AMIE より優れていた。 さらなる研究が必要であるが、本研究では、現実の環境での会話型AIの初期実現可能性、安全性、利用者の受け入れを実証し、臨床翻訳への重要なステップを示す。

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