介護者の負担を軽減する-口唇口蓋裂児の医師と介護者のための人工知能の応用

Easing the Burden on Caregivers- Applications of Artificial Intelligence for Physicians and Caregivers of Children with Cleft Lip and Palate.

抄録

目的:

口唇口蓋裂児の介護者の多くは、患児の医療および外科的治療を通して高いレベルの不安を経験している。我々は、人工知能（AI）をこのような感情を和らげるツールとして評価することを目的とし、介護者や家族向けの強固な小児教育教材の開発において臨床医を支援することができる。

OBJECTIVE: Many caregivers of children with cleft lip and palate experience a high level of anxiety throughout their child's medical and surgical care. We aim to evaluate artificial intelligence (AI) as a tool to mitigate these feelings and can aid clinicians in the development of robust pediatric educational materials for caregivers and families.

デザイン:

口唇裂および/または口蓋裂の修復後の術後に最もよくある13の質問が、上級小児形成外科医の専門家パネルによって作成され、ChatGPTに投げかけられた。専門家パネルからの専門的な回答が提供され、ChatGPTからの回答と比較された。また、外科手術を受ける子供を持つ介護者のための新しいサポートモデルを作成するために、文献レビューが行われました。

DESIGN: Thirteen of the most common postoperative questions following cleft lip and/or palate repair were developed by an expert panel of senior Pediatric Plastic Surgeons and were posed to ChatGPT. Professional answers from the expert panel were provided and compared to responses from ChatGPT. A literature review was also conducted to generate a new support model for caregivers with children undergoing a surgical procedure.

設定:

大都市小児病院の小児形成外科。

SETTING: Department of Pediatric Plastic Surgery at a metropolitan Children's Hospital.

参加者:

大都市小児病院の上級小児形成外科医。

PARTICIPANTS: Senior Pediatric Plastic Surgeons at a metropolitan Children's Hospital.

介入:

なし。

INTERVENTIONS: None.

主要評価項目:

主要アウトカムは、術後の一般的な質問に対するChatGPTの対応能力を判定し、家族中心の周術期ケアにおけるAI支援のモデルを開発することであった。

MAIN OUTCOME MEASURE: The primary outcome was to determine the ability of ChatGPT to respond to common postoperative questions and to develop a model for AI assistance in family-centered perioperative care.

結果:

ChatGPTの術後質問回答精度は、専門家の回答と比較した場合69％であり、その最大のエラーは情報エラーであった。広範な文献検索により、AIは介護者と患者の不安を軽減するための複数の伝統的な周術期戦略を支援できることが明らかになった。

RESULTS: ChatGPT had a postoperative question response accuracy rate of 69% when compared with subject matter expert responses, with its greatest errors being information errors. An extensive literature search revealed that AI can assist in multiple traditional perioperative strategies to reduce caregivers and patient anxiety.

結論:

人工知能は、患者教育資料を作成する負担を軽減するだけでなく、多面的な側面や周術期ケアにおいて介護者を支援するのに役立つ。

CONCLUSIONS: Artificial Intelligence can help to reduce the burden of generating patient education materials as well as support caregivers in multiple aspects and perioperative care.