一次医療におけるAI-CDSSの説明可能性と統合可能性が医師の使用行動に与える影響
2026年2月3日 更新者：Yushu Liu、Huazhong University of Science and Technology
AI-CDSSの説明可能性と統合可能性がプライマリケア医の使用行動に与える影響
この観察実験研究の目的は、人工知能臨床意思決定支援システム（AI-CDSS）のシステムレベルの特徴、特に説明可能性と統合可能性が、中国のプライマリケア医師の使用行動にどのように影響するかを明らかにすることです。 この研究は、性別、年齢、臨床経験年数、または以前のAIへの暴露に関係なく、免許を持つプライマリケア医師に焦点を当てています。
この研究が答えようとする主な質問は次のとおりです：
- 特定のAI機能（例：特徴属性、思考連鎖説明、シームレスなワークフロー統合、自動化されたデータ入力）は、医師の採用意図、診断精度、およびシステムの有用性と使いやすさの認識に独立して影響を与えるか？
- これらのAI機能のペアワイズ組み合わせは、これらの結果に対して有意な相互作用効果（相乗的または拮抗的）を生み出すか？ 研究者は、2⁶⁻¹分画因子計画（解像度VI）から生成された32の異なるAIインターフェース構成を比較します。各構成は、6つのバイナリAI機能のユニークな組み合わせを表しています：(A) 勾配ベースの特徴重要度（0 = 不在、1 = 存在）、(B) 思考連鎖推論（0/1）、(C) ワークフロー統合（0 = 複数のポップアップアラート、1 = 統合サイドバー表示）、(D) 自動データ抽出（0 = 手動入力、1 = ケーステキストからの自動入力）、(E) プライマリケア設定に適応した推奨範囲（0 = 必須オプションに限定、1 = 完全な推奨範囲）、(F) モデル信頼度表示（0 = 不在、1 = 存在）。 この設計により、6つの主効果すべてと15の二因子相互作用すべての偏りのない推定が可能になります。
参加者は以下のことを行います：
ウェブベースのシミュレーションプラットフォームを介して、一般的な呼吸器感染症を含む3つの標準化された臨床ケースシナリオを完了します。まず、AIの入力なしで初期診断と治療計画を提供します。次に、6つのAI機能のランダムに割り当てられた組み合わせが組み込まれたAI生成の推奨をレビューします。AIの提案に基づいて最終診断と処方を修正します。各ケース後に、検証済みの7段階リッカート尺度項目を使用して、採用意図、知覚有用性、知覚使いやすさを評価します。
調査の概要
状態
まだ募集していません
条件
介入・治療
- 行動：AI-CDSSを用いた段階的投薬と自動抽出
- 行動：特徴重要度と自動抽出を備えたAI-CDSS
- 行動：AI-CDSS with Feature Importance and Stepwise Medication
- 行動：AI-CDSS 信頼度表示と自動抽出機能付き
- 行動：AI-CDSS with Confidence Display and Stepwise Medication
- 行動：信頼度表示と特徴量重要度を備えたAI-CDSS
- 行動：AI-CDSS with 4 Features (Config 8)
- 行動：AI-CDSS with Chain-of-Thought Reasoning and Auto-extraction
- 行動：AI-CDSS with Chain-of-Thought Reasoning and Stepwise Medication
- 行動：連鎖的思考推論と特徴量重要度を備えたAI-CDSS
- 行動：AI-CDSS 4機能（設定12）
- 行動：AI-CDSS with Chain-of-Thought Reasoning and Confidence Display
- 行動：AI-CDSS with 4 Features (Config 14)
- 行動：AI-CDSS（4つの機能付き）（構成15）
- 行動：4つの機能を備えたAI-CDSS（構成16）
- 行動：AI-CDSS（サイドバー表示と自動抽出機能付き）
- 行動：AI-CDSS with Sidebar Display and Stepwise Medication
- 行動：サイドバー表示と特徴量重要度を備えたAI-CDSS
- 行動：4つの機能を持つAI-CDSS（設定20）
- 行動：サイドバー表示と信頼度表示を備えたAI-CDSS
- 行動：AI-CDSS with 4 Features (Config 22)
- 行動：4つの特徴を備えたAI-CDSS（構成23）
- 行動：4つの機能を持つAI-CDSS（設定24）
- 行動：AI-CDSS（サイドバー表示と連鎖的思考推論付き）
- 行動：4つの機能を備えたAI-CDSS（設定26）
- 行動：AI-CDSS with 4 Features (Config 27)
- 行動：AI-CDSS with 4 Features (Config 28)
- 行動：AI-CDSS 4機能搭載（構成29）
- 行動：4つの特徴を備えたAI-CDSS（構成30）
- 行動：4つの機能を備えたAI-CDSS（設定31）
- 行動：フル機能AI-CDSS
研究の種類
介入
入学 (推定)
3000
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Yushu Liu
- 電話番号：18772101551
- メール：386747962@qq.com
研究場所
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Hubei
-
Wuhan、Hubei、中国
- Tongji Medical College of Huazhong University of Science & Technology School of Medicine and Health Management
-
コンタクト：
- Yushu Liu
- 電話番号：+86 18772101551
- メール：386747962@qq.com
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準：
- 現在、地域医療センター、地域保健所、町立病院、または村診療所を含む一次医療機関で臨床業務にフルタイムで従事していること；
- 総合診療または内科を専門とする臨床医師免許を保有し、呼吸器感染症の診断および管理の経験を有すること；
- 少なくとも1年の臨床経験を有すること；
- 基本的なコンピューター操作（例：ウェブ閲覧、オンラインアンケート回答）に精通し、安定したインターネット接続があり、オンライン実験課題を独立して遂行できること；
- 研究への参加に関する自発的なインフォームドコンセントを提供すること。
除外基準：
- 非臨床スタッフ（例：直接外来臨床ケアを提供しない事務職員、薬剤師、検査技師、または公衆衛生従事者）；
- オンライン実験手順を独立して遂行できない、または課題指示の理解に著しい困難を示す個人。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：ヘルスサービス研究
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：階乗代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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介入なし：AI-CDSS 基本設定
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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実験的：AI-CDSS 構成 2
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床決断支援システム。
アクティブ機能：段階的投薬；自動抽出。
非アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；信頼度表示；特徴量重要度。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 3
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI設定を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床決断支援システム。
アクティブ機能：特徴量重要度；自動抽出。
非アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；信頼度表示；段階的投薬。
このシステムは、一次医療医師に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 4
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能ベースの呼吸器感染症向け臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：特徴重要度；段階的投薬。
非アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖思考推論；信頼度表示；自動抽出。
本システムは、一次医療医に対して診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS設定5
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI設定を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能ベースの呼吸器感染症用臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：信頼度表示；自動抽出。
非アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；特徴量重要度；段階的投薬。
本システムは、一次医療機関の医師向けに診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定6
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床決断支援システム。
有効な機能: 信頼度表示; 段階的投薬。
無効な機能: サイドバー表示; 連鎖的思考推論; 特徴量重要度; 自動抽出。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定7
参加者は、以下の機能設定を備えたAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：信頼度表示；特徴量重要度。
非アクティブ機能：サイドバー表示；思考連鎖推論；段階的投薬；自動抽出。
このシステムは、一次医療医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS設定8
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI設定を使用して呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
有効な機能：信頼度表示；特徴量重要度；段階的投薬；自動抽出。
無効な機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 9
参加者は、次の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能に基づく呼吸器感染症のための臨床意思決定支援システム。
有効機能：連鎖的思考推論；自動抽出。
無効機能：サイドバー表示；信頼度表示；特徴重要度；段階的投薬。
このシステムは、プライマリケア医師に対して診断提案と抗生物質の推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 構成 10
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能に基づく呼吸器感染症の臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：連鎖思考推論；段階的投薬。
非アクティブ機能：サイドバー表示；信頼度表示；特徴量重要度；自動抽出。
このシステムは、一次医療従事者に対して診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 構成 11
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能ベースの気道感染症臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：連鎖思考推論；特徴重要度。
非アクティブ機能：サイドバー表示；信頼度表示；段階的投薬；自動抽出。
このシステムは、かかりつけ医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定12
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能を基盤とした呼吸器感染症用臨床意思決定支援システム。
有効な機能：連鎖思考推論；特徴重要度；段階的投薬；自動抽出。
無効な機能：サイドバー表示；信頼度表示。
本システムは、かかりつけ医に対して診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 13
参加者は、次の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能に基づく気道感染症の臨床決断支援システム。
アクティブ機能：連鎖的思考推論；信頼度表示。
非アクティブ機能：サイドバー表示；特徴量重要度；段階的投薬；自動抽出。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 14
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能に基づく呼吸器感染症向け臨床意思決定支援システム。
有効な機能：連鎖的思考推論；信頼度表示；段階的投薬；自動抽出。
無効な機能：サイドバー表示；特徴重要度。
本システムは、プライマリケア医師に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS設定15
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：連鎖的思考推論；信頼度表示；特徴量重要度；自動抽出。
非アクティブ機能：サイドバー表示；段階的投薬。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS設定16
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（無効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能ベースの呼吸器感染症臨床意思決定支援システム。
有効機能：連鎖思考推論、信頼度表示、特徴量重要度、段階的投薬。
無効機能：サイドバー表示、自動抽出。
本システムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 17
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；自動抽出。
非アクティブ機能：連鎖的思考推論；信頼度表示；特徴量重要度；段階的投薬。
このシステムは、一次医療の医師に診断提案と抗生物質の推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 18
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
有効な機能: サイドバー表示; 段階的投薬。
無効な機能: 連鎖思考推論; 信頼度表示; 特徴量重要度; 自動抽出。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質の推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS設定19
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI設定を使用して呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能: サイドバー表示; 特徴量重要度。
非アクティブ機能: 連鎖的思考推論; 信頼度表示; 段階的投薬; 自動抽出。
本システムは、かかりつけ医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 20
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症向け人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；特徴量重要度；段階的投薬；自動抽出。
非アクティブ機能：連鎖思考推論；信頼度表示。
本システムは、プライマリケア医向けに診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 21
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；信頼度表示。
非アクティブ機能：連鎖思考推論；特徴重要度；段階的投薬；自動抽出。
このシステムは、一次医療医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 22
参加者は、以下の機能設定を備えたAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
有効機能：サイドバー表示；信頼度表示；段階的投薬；自動抽出。
無効機能：連鎖思考推論；特徴量重要度。
このシステムは、一次医療医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 23
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI設定を用いて、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床決断支援システム。
有効な機能：サイドバー表示；信頼度表示；特徴量重要度；自動抽出。
無効な機能：連鎖思考推論；段階的投薬。
このシステムは、プライマリケア医師に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS構成24
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（無効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。
参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能: サイドバー表示; 信頼度表示; 特徴量重要度; 段階的投薬。
非アクティブ機能: 連鎖的思考推論; 自動抽出。
このシステムは、かかりつけ医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 25
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（有効）、確信度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能に基づく臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論。
非アクティブ機能：信頼度表示；特徴量重要度；段階的投薬；自動抽出。
このシステムは、一次医療医に対して診断提案と抗生物質の推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 26
参加者は以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者はこのAI設定を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
有効機能：サイドバー表示；連鎖思考推論；段階的投薬；自動抽出。
無効機能：信頼度表示；特徴量重要度。
本システムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 27
参加者は以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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人工知能に基づく呼吸器感染症の臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖思考推論；特徴量重要度；自動抽出。
非アクティブ機能：信頼度表示；段階的投薬。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 28
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（無効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；特徴量重要度；段階的投薬。
非アクティブ機能：信頼度表示；自動抽出。
このシステムは、プライマリケア医に対して診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 構成 29
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI設定を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症向け人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能: サイドバー表示; 連鎖的思考推論; 信頼度表示; 自動抽出。
非アクティブ機能: 特徴量重要度; 段階的投薬。
本システムは、プライマリケア医向けに診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS 設定 30
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（無効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（無効）。
参加者は、このAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；信頼度表示；段階的投薬。
非アクティブ機能：特徴量重要度；自動抽出。
このシステムは、一次医療従事者に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS設定31
参加者は、以下の機能設定を持つAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（無効）、自動抽出（無効）。
参加者はこのAI構成を使用して、呼吸器感染症に関する3つの臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；信頼度表示；特徴量重要度。
非アクティブ機能：段階的投薬；自動抽出。
本システムは、かかりつけ医に対して診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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実験的：AI-CDSS完全構成
参加者は、以下の機能設定を備えたAI臨床意思決定支援システムと対話します：サイドバー表示（有効）、連鎖的思考推論（有効）、信頼度表示（有効）、特徴量重要度（有効）、段階的投薬（有効）、自動抽出（有効）。
参加者は、このAI構成を使用して呼吸器感染症に関する3件の臨床症例評価を完了します。
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呼吸器感染症のための人工知能ベースの臨床意思決定支援システム。
アクティブ機能：サイドバー表示；連鎖的思考推論；信頼度表示；特徴量重要度；段階的投薬；自動抽出。
このシステムは、プライマリケア医に診断提案と抗生物質推奨を提供します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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修正イベント率
時間枠：介入直後
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医師の初期判断が誤っていたが、AIの推奨を確認後に正しい判断に修正された症例の割合。
計算式：（初期判断が誤りで最終判断が正しかった症例数）／（初期判断が誤っていた全症例数）。
これはAI-CDSSが医師の意思決定に与える正の修正的影響を測定する。
0から1の連続変数。
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介入直後
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誤解を招くイベント率
時間枠：介入直後
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医師の最初の判断が正しかったが、AIの推奨を見た後に誤った判断に変更された事例の割合。
計算式: (最初の判断が正しく、最終判断が誤っていた事例数) ÷ (最初の判断が正しかった事例の総数)。
これは、AI-CDSSが医師の意思決定に及ぼす可能性のある負の影響を測定するものです。
0から1の連続変数。
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介入直後
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診断精度（Top-1）
時間枠：介入直後
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医師の最終的な一次診断（第1位診断）が正しい診断（ゴールドスタンダード）と一致する症例の割合。
AIの診断精度への影響を評価するため、初期診断（AI使用前）と最終診断（AI使用後）で別々に測定。
0から1の連続変数。
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介入直後
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診断精度（上位3位）
時間枠：介入直後
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医師の上位3つの鑑別診断の中に正しい診断（ゴールドスタンダード）が含まれている症例の割合。
初期診断（AI使用前）と最終診断（AI使用後）について別々に測定。
これは、正しい診断が1位でなくても考慮されていたかどうかを捉える。
0から1までの連続変数。
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介入直後
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抗生物質使用の適切性判断
時間枠：介入直後
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医師の抗生物質処方の最終決定（はい／いいえ）がエビデンスに基づくガイドライン（ゴールドスタンダード）と一致した症例の割合。
これは、特定の抗生物質の選択にかかわらず、抗生物質を使用または控えるという二項決定の適切性を測定する。
初期決定（AI前）と最終決定（AI後）について別々に測定。
0から1の連続変数。
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介入直後
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抗生物質選択の適切性
時間枠：介入直後
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抗生物質が処方された症例において、医師の最終的な抗生物質選択（具体的な薬剤選択）がエビデンスに基づくガイドライン（ゴールドスタンダード）に沿っている症例の割合。
これは、処方するという決定がなされた場合の、選択された特定の抗生物質の適切性を測定するものです。
AI導入前の初期選択とAI導入後の最終選択について別々に測定されます。
0から1の範囲の連続変数。
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介入直後
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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決定の確実性
時間枠：介入直後
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AI推奨案を閲覧後の最終的な臨床判断における医師の自己申告による確信度。
5段階リッカート尺度で測定：1 = 非常に不確か、2 = 不確か、3 = 中立、4 = 確か、5 = 非常に確か。
これはAI-CDSSが意思決定の確信度に与える認知的影響を反映しています。
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介入直後
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AI-CDSSの採用意図
時間枠：介入直後
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技術受容モデル（TAM）を基に作成した3項目スケールで測定。
項目は以下を評価：(1) 利用可能になった際の日常診療におけるAI-CDSSの適用意向、(2) 実際の患者ケアニーズに基づくAI-CDSSの使用意図、(3) 条件が整った際のAI-CDSSの頻繁な使用意向。
各項目は5段階リッカート尺度（1=強く反対～5=強く賛成）で評価。
合計スコアは3～15点の範囲。
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介入直後
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AI-CDSSの知覚的有用性
時間枠：介入直後
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TAM（Davis, 1989）から適応された6項目の知覚的有用性尺度を用いて測定しました。
項目は以下の知覚的改善を評価します：(1) 課題完了速度、(2) 職務遂行能力、(3) 生産性、(4) 業務効率、(5) 業務の容易さ、(6) 全体的な有用性。
各項目は7段階のリッカート尺度（1=強く反対、7=強く賛成）で評価されます。
合計スコアの範囲は6から42です。
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介入直後
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AI-CDSSの使いやすさの知覚
時間枠：介入直後
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TAM（Davis、1989）から適応した6項目の知覚的使いやすさ尺度を使用して測定。
項目は以下を評価します：(1) 学習のしやすさ、(2) 望む機能を入手する容易さ、(3) インタラクションの明確さ、(4) インタラクションの柔軟性、(5) 熟達する容易さ、(6) 全体的な使いやすさ。 各項目は7段階のリッカート尺度（1=強く反対、7=強く賛成）で評価されます。 合計スコアは6から42の範囲です。 |
介入直後
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年2月5日
一次修了 (推定)
2026年3月31日
研究の完了 (推定)
2026年4月20日
試験登録日
最初に提出
2026年1月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月3日
最初の投稿 (実際)
2026年2月11日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月11日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月3日
最終確認日
2026年2月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。