がんの共有意思決定における大規模言語モデルの使用と受容

共有意思決定は、医療従事者が患者が治療決定に到達するのを支援する協働プロセスです。 腫瘍学における重要性にもかかわらず、構造化された共有意思決定は日常の臨床実践では依然として一般的ではありません。 大規模言語モデルは、患者が医療情報にアクセスし理解するための新たな方法を提供しますが、主要な利害関係者がこれらのツールを健康上の決定にどのように認識し使用しているかについてはほとんど知られていません。

この観察研究では、デルファイコンセンサス手法と横断的調査実施を組み合わせた逐次混合手法デザインを使用しました。 8つの領域（臨床人工知能、技術開発、腫瘍学、心理学、疫学、患者支援、倫理、法律専門知識）にわたる44人の専門家パネルは、2回のデルファイラウンドを通じて評価ツールを開発・検証し、89項目について合意を達成しました。 最終的なツールは52の定量的項目と8つの定質的プロンプトを含み、一般的な使用と医療特化的大規模言語モデル使用を区別しました。

この研究では3つのコホートを募集しました：過去5年以内に自己申告診断を受けた2,316人のがん患者、米国と英国からの2,000人の一般人口メンバー、および2,835人の免許を持つ医療専門家です。 品質管理には注意チェック、完了時間モニタリング、一貫性検証、および検証手順が含まれ、初期の7,845件から694件の回答（8.8％）が除外されました。

主要分析には、ボンフェローニ補正を伴うカイ二乗検定とANOVA、採用予測因子を特定するための階層モデル構築を伴う多変量ロジスティック回帰、およびk-meansクラスタリングと組み合わせたクロス集計によるユーザーセグメンテーションが含まれました。 この研究は、ミュンヘン工科大学の施設審査委員会（TUM2024-89-S-SB）によって承認されました。