注目ポイント
本研究では、高齢救急外来（Emergency Department, ED）患者の6か月死亡率予測において、AIベースのモデルであるGeriatric End-of-Life Screening Tool（GEST）と、従来の医師による surprise question（SQ）を比較し、さらに両者を組み合わせた手法の有効性を検討した。GEST+SQ の協働モデルは GEST 単独よりもキャリブレーションを改善し、段階的スクリーニング・プロトコルにより、予測精度を維持しながら医師の負担を大幅に軽減できることが示された。
