人工知能臨床意思決定 (AI/CDM)

文献レビューで明らかになったことに関わらず、医療プロセスへのAIの影響評価はさらなる調査が必要です。臨床ワークフローを支援するAIツールの開発には大きな関心があり、質の高いエビデンスが増え続けています。 筋筋膜性疼痛症候群の管理における理学療法臨床意思決定プロセスへのAI統合の影響調査は、まだ検討・テストされていません。 本研究は、筋筋膜性疼痛症候群患者において、従来の臨床意思決定と比較して、AIモデルを使用して臨床問題解決に基づく理学療法意思決定を支援する有効性を、疼痛強度、筋力、関節可動域、機能レベル、治療費用対効果などの臨床結果を評価することで比較することを計画しています。 確立された詳細な入力（プロンプト）を作成し、ChatGPTに要求内容と適切な処理方法を指示して、包括的で多様なアプローチ（治療的運動、電気療法、適応に応じた補完的・手技的アプローチなどの異なるモダリティカテゴリ）を開発し、PEDro、PubMed、Cochrane、Scopus、Google Scholarの研究に基づくエビデンスに基づく理学療法治療プロトコルと治療介入計画を立案します。 患者は2群に割り当てられます。1群はAIベースの臨床意思決定による治療介入を受け、もう1群は公表された方法に従った従来の介入を受けます。 結果指標を評価し、どちらがより効果的で最良の結果をもたらし、費用が少ないかを比較します。 本研究は、効果的な介入選択を支援するためのデータ分析にAIモジュールを使用することの価値、および従来のテスト済み方法と比較した物理的実践における患者臨床問題解決アプローチに基づく概念をテストすることを期待しており、追加的な利点として、他の状態で使用するための成功したプロンプトを策定する試験の評価を提供する可能性があります。 臨床意思決定を支援する多くの研究があるにもかかわらず、適用の妥当性、方法、有効性、費用対効果、範囲、倫理に関する多くの疑問が依然として存在します。