医療AI臨床試験：ChatGPT-5と麻酔科医の「術前リスク分類(ASA-PS)」の一致度を比較（術前トリアージ・NCT07459491）
待機手術を受ける成人を対象に、麻酔科医が付ける全身状態分類(ASA-PS)と、同じ匿名化情報からChatGPT-5が生成する分類の「一致度」を評価する観察研究。検査推奨の違いや、周術期の赤血球(輸血)使用との関連も探る。703例・完了。
試験の概要（一次情報）
- 進行状況完了
- 対象疾患Artifical Intelligence、Preoperative Evaluation
- 介入／手法OTHER: No intervention (observational study)
- スポンサーDamla Kaytancı Özçelik
- 目標症例数703 例
- 期間2026-01-10 〜 2026-05-01
要点
- 待機手術の成人で、麻酔科医のASA-PS分類とChatGPT-5が生成する分類の「一致度」を測る観察研究。
- ASA-PS(米国麻酔科学会・身体状態分類)は世界標準だが臨床医の判断依存で評価者間のばらつきがある。
- 主要評価項目は両者の分類の一致度。副次で検査(ラボ)推奨の違いと周術期の赤血球(輸血)使用との関連も検討。
- 同一の匿名化された術前臨床情報を医師とAIの双方に与えて比較する設計。
- 目標703例・2026年完了。AIの優越性ではなく整合性の検証が主眼。
手術の前には、患者の全身状態を評価して麻酔や手術の計画、輸血や検査の準備を整える。その基準として世界中で使われているのがASA-PS分類(米国麻酔科学会・身体状態分類)で、健康な人から重篤な合併症を持つ人までを段階で表す。ただしこの分類は臨床医の解釈に依存するため、評価する医師によって判定が分かれる(評価者間のばらつき)ことが知られている。
本試験は、この術前評価に大規模言語モデル(LLM)であるChatGPT-5を用い、麻酔科医の判定と「どの程度一致するか」を観察研究として調べるものである。登録情報の要旨によれば、同一の匿名化された術前臨床情報を医師とAIの双方に与え、両者が付けたASA-PS分類の一致度を主要評価項目とする。
さらに、AIと医師で推奨する術前検査(ラボ)がどう違うか、また判定と周術期の赤血球(輸血用)使用量との関係も副次的に検討する。対象は待機手術を受ける成人で、目標703例、試験は完了段階にある。
なぜ重要か
ASA-PSのようなリスク分類は検査量や輸血準備など資源配分に直結する。LLMの判定が臨床判断とどれだけ一致するかを実データで測る試みは、医療現場へLLMを持ち込む際の妥当性検証の一例として参考になる（本試験は一致度評価であり有効性の確立ではない）。
よくある質問（FAQ）
ASA-PS分類とは？
AIが麻酔科医より正確だと示されたのですか？
なぜ輸血(赤血球)使用と関連づけるの？
出典（一次情報）
出典：ClinicalTrials.gov（米国NIH/NLM・パブリックドメイン）。本サイトは医療助言を行いません。最新・正確な内容は公式をご確認ください。本サイトは NIH/NLM に推奨・認定されたものではありません。
- ClinicalTrials.gov（試験登録・原文）
- 登録番号: NCT07459491