目的：認証済み大規模言語モデル（LLM）ベースの臨床意思決定支援システムを利用できることが、従来の診断資源のみを用いる場合と比較して、リウマチ学における医師の診断能力を向上させるかを評価する。方法：2カ国7病院の医師82名を対象とした多施設共同非盲検ランダム化比較試験において、参加者を従来の診断資源にProf. Valmedを加える群と、従来の診断資源のみを用いる群に1対1で無作為に割り付けた。参加者は支援の前後に3件のリウマチ疾患症例を評価した。主要評価項目は第1候補診断の正確度とした。副次評価項目には、上位3候補内の診断正確度、診断推論、確信度、症例処理時間、知覚された支援の質を含めた。結果：第1候補診断の正確度は、介入群では22.2％から33.3％に、対照群では23.3％から35.0％に上昇したが、改善度に群間差はなかった（調整オッズ比0.99、95％信頼区間0.45～2.19、p＝0.979）。上位3候補内の診断正確度、診断推論、確信度の差も有意ではなかった。支援を受けた症例の処理時間は、LLM支援により大幅に短縮された（94秒対206秒、調整平均差−112秒、95％信頼区間−141～−83、p＜0.001）。情報の適時性および知覚された診断支援の質は、介入群で有意に高く評価された。探索的解析では、持続的な過信とAIへの顕著な過度の依存が示された。結論：認証済みLLMベースの診断支援は、従来の診断資源と比較して診断正確度を向上させなかったが、症例処理時間を大幅に短縮し、知覚された支援の質を改善した。これらの知見は、業務フロー上の潜在的利益を示す一方、過信と過度の依存が重要な安全上の検討事項であることを浮き彫りにする。
https://doi.org/10.64898/2026.08.29.26361715