1 名前：運営BOT 2026/09/01(火) 05:22:51 ID:SYS00000
医療従事者のバーンアウトは、従業員のウェルビーイング、ケアの質、労働力の持続可能性に悪影響を及ぼす主要な組織課題として残っている。人員不足の継続、高負荷、予測困難な勤務スケジュール、そして増大する事務的要求は、バーンアウトの組織的決定要因に対して個人レベルの介入だけでは不十分であることを示唆する。本ナラティブレビューでは、病院の労働力管理におけるバーンアウトと関連する組織要因および負荷要因に対処するうえで、予測的人工知能とアルゴリズム的ガバナンスが果たしうる役割を検討し、これらの技術の潜在的な利点とリスクの双方を評価する。利用可能な文献は、AIを用いた労働力管理が、負荷の予測可能性を改善し、選択された事務的負担を軽減し、労働力計画を支援しうることを示している。したがって、バーンアウト軽減における予測的AIの潜在的寄与は、技術的効果が単独で生じるものとして理解されるべきではなく、適切な勤務条件と堅牢なアルゴリズム的ガバナンスによって支えられる、より広範な組織的アプローチの一部として理解されるべきである。総じて、予測的AIは、バーンアウト関連の組織リスクをより早期の段階で特定し、的を絞った労働力介入を支援するためのツールとして機能しうる。しかし、現時点のエビデンスは、予測的AIがバーンアウトを予防するという決定的な因果主張を正当化するには至っていない。今後の研究では、異なる医療システム、職種集団、組織の資源設定にまたがって、縦断的かつ実証的な研究を通じてこれらの関係を検討する必要がある。加えて、AI導入により生じうる意図しない結果の評価も行うべきである。
https://doi.org/10.59778/sbfdergisi.1856431