子宮内膜症の診察における患者の人工知能利用が医師-患者相互作用と臨床アウトカムに及ぼす影響

大規模言語モデルを含む生成人工知能（AI）は、診察前に医療情報を得るために患者が使用することが増えています。 これらのツールは健康関連コンテンツへの迅速なアクセスを提供し、医師との相談時の患者の知識、期待、コミュニケーションスタイル、意思決定に影響を与える可能性があります。 子宮内膜症ケアの文脈における、患者のAIツール使用が医師-患者相互作用および短期臨床転帰に与える影響は、体系的に評価されていません。

この前向き比較研究は、子宮内膜症関連相談の準備にAIツールを使用した患者と使用しなかった患者の間で、患者報告および医師報告の転帰の違いを調べるために設計されています。 研究は、子宮内膜症ケアを専門とする婦人科外来で実施されます。 研究期間中にクリニックを受診するすべての適格な成人女性が参加を招待されます。 インフォームドコンセント後、参加者は来院前の準備における自己申告によるAIツール使用に基づいて2つのグループに分類されます。

データ収集は、診察前後に実施される構造化質問票を用いて行われます。 来院前質問票は、医療情報および現在の来院準備のための使用を含む、人工知能ツールの事前使用に関する基本情報を捕捉します。 基本的人口統計学的および臨床的特徴も収集されます。 来院後質問票は、診察に対する患者報告の満足度、医師の治療推奨への遵守意図、AI提供情報と医師指導の間の知覚的一致、AIを超える医師の付加価値の知覚、対面診察の必要性の知覚を捕捉します。

診察を行う医師は患者のAI使用状況について盲検化されており、各診察直後に構造化評価を完了します。 医師報告指標には、知覚された患者の信頼、コンプライアンス、関与、事前知識、および診察時間が含まれます。 身体検査中の疼痛は視覚的アナログ尺度を用いて記録されます。

診察中、医師と参加者の間で質問票回答に関する議論は行われません。 データ収集に関与するすべての医師は有効な医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令（GCP）認定を保持しており、研究責任医師または副研究責任医師として登録されています。 データはコード化された識別子を用いて匿名で収集され、機関のデータ保護ポリシーに従って安全に保管されます。

AI使用者と非使用者の間で比較が行われ、患者満足度、治療推奨への遵守意図、医師知覚相互作用の質、検査中の疼痛、および診察時間の違いを評価します。 この研究は、子宮内膜症ケアにおける臨床診察への患者の人工知能使用の影響に関する構造化されたエビデンスを提供し、AI情報を得た患者の日常臨床実践への将来の統合に情報を提供することを目的としています。