麻酔科医 · 業務ごと

術前評価と計画

言語モデルは教科書を知っているが、判断には苦戦する。GPT-4o はある国の麻酔科試験の83.69%に正答したが、応用と分析の問題では成績が下がり、最も多い誤りは根拠のない医学的主張だった。米国の模擬口頭専門医試験では、試験官は ChatGPT と麻酔科フェローの総合得点に有意差を認めなかったが、24モジュールのうち23で機械の答えを見分けた。

試験の研究であって患者ではない。試験の答えは実際の患者の評価ではなく、どちらの研究も病院での仕事を測っていない。

麻酔の実施と調整

自動投与は試験ではうまく働き、実際には人の管理のもとに置かれている。17のランダム化試験、1,898人の患者を対象としたメタ解析は、閉ループシステムが、臨床医が手で調整する場合に比べて、目標とする麻酔深度にとどまる時間を17.6%増やしたことを示した。米国の規制当局は、大腸内視鏡検査または胃内視鏡検査を受ける健康な成人向けに、一つの自動鎮静装置を承認したが、麻酔の訓練を受けた専門職がすぐに対応できること、そして一人が装置と気道の監視に専念することを条件とした。

研究用システムの試験と、制限つきの一つの承認である。自動麻酔が日常的に使われていることも、それが麻酔科医の注意をどれだけ空けるかも、どの記録も示していない。

患者を見守り、悪化に対応する

警告アルゴリズムは信号を一つ加えるが、対応は麻酔科医に残る。米国の規制当局は、低血圧予測アルゴリズムを、単独で治療を指示することを意図しない補助的指標に分類した。初期の単一施設の試験は、それが手術中の低血圧を減らしたことを示したが、2026年の二つの試験は、より単純なルールより優れていないことを示した。盲検試験は、平均動脈圧72 mmHg で鳴る単純なアラームが非劣性であることを示し、もう一つの試験は、73 mmHg 以下で治療する方法に対して優越しないことを示した。

一つのアルゴリズムについての小規模な試験である。測っているのは血圧であって人員配置ではなく、麻酔科医が見る患者が減るかどうかは示していない。

気道管理と緊急事態

機械がこれを行っていることを示す記録は見つからなかった。自動鎮静の承認でさえ、気道の管理を専任の人に残しており、警告アルゴリズムの認可は治療の判断を臨床医に委ねている。

記録がないことは、何も開発されていないことの証拠ではない。困難気道の予測についての研究は、総説と単独の研究の中にしか見つからなかった。

覚醒と疼痛管理

ここでは記録が見つからなかった。閉ループのメタ解析は、呼吸のための管を抜くまでの時間がわずかに短くなったと報告しているが、覚醒を誰が管理するかの変化は報告していない。

この判断は、記録がないことと他の業務に拠っており、覚醒や疼痛管理そのものについての証拠に拠っているのではない。