乳房画像のAI要約、患者の63.3％が選好

研究者らは前向き多施設調査で、放射線科医が作成した乳房画像報告書とChatGPT-4が生成した要約への患者の反応を比較しました。匿名化した報告書10件（超音波検査5件、マンモグラフィー5件）を用い、各検査法でBI-RADS分類1～5を網羅しました。報告書は50語以内に簡略化され、医師20人の評価を経て、患者314人が対になった各版を評価し、計2,965件の回答が集まりました。患者は簡潔さ、理解しやすさ、共感性を5段階尺度で評価し、好ましい報告書を選びました。報告書の作成元は伏せられ、提示順は無作為化されました。

患者は評価の63.3％（1,876件／2,965件）でAI生成版を選びました。簡潔さを4または5と評価した割合は、AI要約が70.0％、放射線科医作成の報告書が43.4％でした。理解しやすさでも同様の差があり、AI要約は68.1％、医師作成の報告書は40.4％でした。

混合効果ロジスティック回帰分析では、理解しやすさがどちらの報告書を選ぶ場合にも、選好を最も強く予測しました。AI報告書の理解しやすさが4点の場合、選ばれるオッズは高くなりました（調整オッズ比1.87、95％信頼区間1.08～3.23、p=0.025）。一方、医師作成の報告書が4点の場合は、選ばれるオッズが低くなりました（調整オッズ比0.45、95％信頼区間0.29～0.69、p<0.001）。教育水準が高いほどAI要約を好む傾向も見られましたが、統計的に有意ではありませんでした。著者らは、乳房画像診断でAI生成要約を監督下で補完的に使うことを支持しています。

研究者らは前向き多施設調査で、放射線科医が作成した乳房画像報告書とChatGPT-4が生成した要約への患者の反応を比較しました。匿名化した報告書10件（超音波検査5件、マンモグラフィー5件）を用い、各検査法でBI-RADS分類1～5を網羅しました。報告書は50語以内に簡略化され、医師20人の評価を経て、患者314人が対になった各版を評価し、計2,965件の回答が集まりました。患者は簡潔さ、理解しやすさ、共感性を5段階尺度で評価し、好ましい報告書を選びました。報告書の作成元は伏せられ、提示順は無作為化されました。

患者は評価の63.3％（1,876件／2,965件）でAI生成版を選びました。簡潔さを4または5と評価した割合は、AI要約が70.0％、放射線科医作成の報告書が43.4％でした。理解しやすさでも同様の差があり、AI要約は68.1％、医師作成の報告書は40.4％でした。

混合効果ロジスティック回帰分析では、理解しやすさがどちらの報告書を選ぶ場合にも、選好を最も強く予測しました。AI報告書の理解しやすさが4点の場合、選ばれるオッズは高くなりました（調整オッズ比1.87、95％信頼区間1.08～3.23、p=0.025）。一方、医師作成の報告書が4点の場合は、選ばれるオッズが低くなりました（調整オッズ比0.45、95％信頼区間0.29～0.69、p<0.001）。教育水準が高いほどAI要約を好む傾向も見られましたが、統計的に有意ではありませんでした。著者らは、乳房画像診断でAI生成要約を監督下で補完的に使うことを支持しています。