人工知能によって解釈された異常な胸部X線所見後の経過観察検査へのコンプライアンス向上におけるチャットベースモバイルアプリケーション（Zalo）による相談の有効性

「人工知能による異常胸部X線所見後の追跡検査遵守率向上におけるチャットベースモバイルアプリケーション（Zalo）を利用した相談の有効性」と題する本試験は、ベトナムにおける肺疾患スクリーニング後の患者の追跡評価遵守率を、デジタルコミュニケーションが向上させることができるかどうかを評価することを目的としています。

肺がんと結核（TB）は、ベトナムにおける罹患率と死亡率の主要な原因であり続けています。 低線量CTやAI支援胸部X線を含むスクリーニング技術の進歩にもかかわらず、多くの患者は異常結果を受け取った後に追跡検査を受けておらず、診断と治療の遅れを生じています。 コミュニケーションの障壁、低い健康リテラシー、限られた相談時間が、この格差の背後にある主要な要因です。 チャットベースのモバイルアプリケーションなどのデジタルヘルスツールは、スクリーニング後の関与を強化し、健康アウトカムを改善する可能性を提供します。

この無作為化比較試験は、2025年10月から2026年10月にかけてホーチミン市のニャンダンザーディン病院で実施されます。 40歳から62歳の参加者で、AIソフトウェア（QURE.AI社製qXR）によって解析された定期的な胸部X線スクリーニングを受ける者は、介入群または対照群のいずれかに無作為に割り当てられます。 すべての参加者は、アクティブなZaloアカウントを持っている必要があります。

介入群では、参加者はAI解析結果および肺がんまたは結核に関する教育的ガイドラインを研究チームのZaloアカウントを通じて受け取ります。 ガイドラインには、疾患の概要、診断方法、追跡検査の推奨事項、および生活習慣指導が含まれます。 参加者は、栄養学、呼吸器内科、肺病理学を専門とする医師に直接質問することができ、勤務時間中は4時間以内、時間外は10時間以内の回答が保証されます。 メッセージはバックアップとして電子メールでも送信されます。 病院のIT部門がZaloプラットフォームを監督し、データセキュリティを確保します。

対照群では、参加者は医師の結論と簡単な助言のみをZaloと電子メールで受け取ります。 一般的な問い合わせのために病院の公式Zaloアカウントとの接続を招待されますが、それ以上のデジタル相談は受けられません。

追跡電話により遵守率が評価されます。 陽性または疑い例については、研究スタッフが結果通知の1か月後に電話をし、参加者が追跡検査を完了したかどうかを確認します。 陰性例については、6か月後に電話をし、新たな症状や追加画像検査の有無を確認します。 構造化質問票を用いて、遵守または非遵守の理由を文書化します。 本研究は追加の診断サービスを提供せず、すべての追跡検査費用は参加者またはその健康保険によって負担されます。

主要評価項目は、推奨された追跡検査の遵守率です。 副次評価項目は、追跡電話に対する参加者の応答性を測定します。 統計解析では、カイ二乗検定またはフィッシャーの正確検定を用いて群間の遵守率を比較し、95%信頼区間でリスク比を算出します。

サンプルサイズ計算により、追跡遵守率の10%改善（85%から95%へ）を検出するには、2,692名の参加者が必要と推定されました（検出力80%、有意水準5%）。 無作為化はREDCapソフトウェアを使用し、ブロックサイズは2〜8とします。 追跡電話を行うインタビュアーは群割り付けについて盲検化されます。

倫理承認はニャンダンザーディン病院倫理委員会から得られ、本研究はClinicalTrials.govに登録されます。 データの機密性は厳重に維持され、すべてのデジタル記録はパスワードで保護され、承認された研究メンバーのみがアクセスできます。

本プロジェクトは、肺疾患のスクリーニング後遵守率向上におけるチャットベースのモバイル相談の有効性を評価する、ベトナム初の無作為化比較試験です。 ベトナムの高い携帯電話普及率とZaloの人気を活用し、患者関与のスケーラブルなモデルを創出します。 期待される利点には、コミュニケーションの改善、肺がんと結核に関する認識の向上、追跡不能者の減少、および診断確定の迅速化が含まれます。

本研究結果は、スクリーニングプログラムへのデジタルコミュニケーション統合の科学的根拠を提供し、肺疾患の早期発見と管理改善に向けた国家的取り組みに貢献します。