パートナーシップ

OpenEvidence、ACRの患者向けファクトシートを臨床AIワークフローに追加

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OpenEvidenceは2026年11月6日に発表したとおり、米国リウマチ学会(ACR)と連携し、ACRの患者教育用ファクトシートを同社の医療AIプラットフォーム上で利用できるようにします。英語とスペイン語の資料は、リウマチ性疾患の患者を診療する臨床医を対象としています。

両組織は、ACR Convergence 2026でこの連携を発表しました。この連携は、リウマチ専門医だけでなく、リウマチ性疾患を診療するプライマリケア医やその他の専門医も対象とし、診療現場で患者や介護者と情報を共有できるよう支援します。ACRは、世界で10,600人を超えるリウマチ医療の専門家を代表しています。

患者向けリソースを臨床文献と並べて表示

ファクトシートは臨床的に関連する場合に自動で表示され、査読済みの医学文献と並んで掲載されます。出典に直接アクセスできるリンクも付いています。これにより、患者向けの解説と臨床文献を同じワークフロー内で確認できる一方、ACRの原資料にも引き続きアクセスできます。臨床医は、この資料を活用して、患者や介護者が医療チームと交わす話し合いを後押しできます。

この資料集は、疾患、病態、治療に関する情報を幅広く扱っています。痛風や乾癬性関節炎に関する資料に加え、非ステロイド性抗炎症薬や生物学的製剤などの治療法も取り上げています。ACRの患者向けファクトシートでは、原因、一般的な徴候や症状、診断、治療について、分かりやすい言葉で説明しています。また、患者や介護者が診断や治療計画について質問を準備する際に、医療従事者と話し合えるトピックも示しています。

ACRの治療法のページでは、一般的な薬剤や治療法の仕組み、一般的な用量、安全上の注意点、起こり得る副作用やリスクを説明しています。治療法のページの大半はスペイン語版も用意されており、英語版から対応するスペイン語版にリンクしています。痛風と乾癬性関節炎のファクトシートには、印刷またはPDFとして保存する機能と、スペイン語版へのリンクもあります。

この2つのページから、ACRが資料をどのように維持しているかが分かります。どちらにも2025年2月の更新者が記載されており、痛風のページはPankti Reid, MD, MPH、乾癬性関節炎のページはKiren Sahni, MDが担当しています。どちらもACRの広報・マーケティング委員会が審査しました。ACRは、疾患や治療に関する情報は一般的な教育のみを目的としていると明記し、自身の病状に関する助言、診断、治療については、資格を有する医療従事者に相談するよう案内しています。

受診と受診の間のケアを支える教育

米国では、成人の5,300万人以上が関節炎と診断されています。リウマチ性疾患の多くは慢性で複雑なため、患者や介護者は長年にわたって病気に向き合うことも少なくありません。また、ケアはリウマチ診療の現場だけで完結するものではなく、プライマリケア医やその他の専門医も、多くの患者を診療しています。

「患者や介護者には、理解でき、信頼でき、受診後にも見返せる情報が必要です」と、ACR会長のWilliam Harvey, MD, MSc, FACRは述べています。この連携の目的は、患者がより十分な情報を得て、自身のケアに積極的に参加できるよう備えることです。明確で一貫性のある資料を通じて、患者や介護者が診断を理解し、治療計画に沿って取り組み、次回の受診時に何を質問すべきか把握できるよう支援することを目指しています。

リウマチ専門医で、OpenEvidenceの臨床連携・AI教育担当副社長を務めるVishal Patel, MDは、患者の経過は、受診と受診の間に自身の病状や治療をどれだけ理解しているかに大きく左右されると述べています。この連携により、診療環境を問わず、臨床医は診療現場で英語またはスペイン語の情報を共有できます。

OpenEvidenceにとって、この連携は患者向けの解説を臨床文献と並べて提供するものです。一方、ACRにとっては、リウマチ診療に携わる幅広い臨床医に教育リソースを届ける取り組みです。実際に重要なのは、臨床的に関連する情報が自動で提供されることで、診療中に一貫した情報を共有しやすくなり、その後、患者や介護者も活用しやすくなるかどうかです。

リラ・ローワンは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、人工知能、ヘルスケア、メンタルウェルネスの交差点を扱っています。彼女の仕事は、AI駆動ツールが診断を改善し、ケアへのアクセスを拡大し、人間の臨床医を置き換えるのではなく補完する方法でメンタルヘルスサービスをサポートする方法に焦点を当てています。
共感と証拠に基づいた視点を持って、リラは臨床研究、現実世界の展開、そして新しいヘルスケアテクノロジーを人間主義的な視点から調査しています。彼女は、ケアへのアクセスの障壁を減らし、早期発見を強化し、患者プライバシー、安全性、倫理基準を尊重しながらメンタルウェルネスをサポートするAIアプリケーションに特に興味があります。
リラ・ローワンの著した記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによってヘルスケアとメンタルウェルネステクノロジーに関する正確性、感受性、責任ある報道を確保するためにレビューされています。