軽症出血性素因の術前予測に向けた説明可能機械学習意思決定支援ツール（MBD-Check）の開発・検証・ユーザ評価：前向き診断予測研究

概要

活性化部分トロンボプラスチン時間、PFA（エピネフリン‐コラーゲン）、性別、簡略化出血歴を用いた説明可能AI（MBD-Check）は、外部検証でAUROC 0.85、感度90.2％、特異度54.3％を達成した。完了時間は中央値72秒、SUS中央値82.5と高い実用性を示し、術前紹介の効率化に資する。

主要発見

• 予測因子はAPTT、PFA（エピネフリン‐コラーゲン）、性別、簡略化出血歴で構成。
• 外部検証でAUROC 0.85、感度90.2％、特異度54.3％を示した。
• 外科医・麻酔科医・血液内科医によるユーザ評価でSUS中央値82.5、完了時間中央値72秒と高い使いやすさを示した。

臨床的意義

術前ワークフローにMBD-Checkを導入し、高感度に要精査患者を抽出しつつ過剰紹介を抑制できる。既存検査で運用可能なため導入障壁は低い。

限界

• スイス2施設での開発・検証であり、国際的汎用性の確認が必要
• 特異度が中等度で過剰紹介の可能性が残る；アウトカムや費用影響の前向き実装評価が求められる

今後の方向性

多施設実装試験により診断的効率、周術期出血アウトカム、費用対効果への影響を評価し、多様集団での較正やEHR連携・追加検査導線の最適化を進める。