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標準化されたデータの取得と一貫性を実現する AI を活用したツールである臨床意思決定支援システム (CDSS) は、さまざまな公立および私立の病院に導入される予定です。
CDSS は、全インド医科学研究所 (AIIMS) および慢性疾患管理センター (CCDC) と協力したアユシュマン バーラト デジタル ミッション (ABDM) による取り組みです。医師がより迅速に証拠に基づいた意思決定を行えるよう、無料のデジタル支援を提供します。
保健省関係者によると、このシステムは国家遠隔医療サービスであるeSanjeevaniと統合されており、その鑑別診断AIモデルは、気道感染症、胃炎、発熱、糖尿病など、eSanjeevaniの遠隔診療中に観察される最も一般的な症状や病気について訓練されているという。
同氏は、CDSSには、スポークレベル（アユシュマン・アロギャ・マンディルス）の患者支援フォーム（PAF）とハブレベル（一次、二次、三次医療病院）の鑑別診断機能という2つのコンポーネントがあると述べた。
AIIMS リシケシによって検証された PAF は、中堅レベルの医療提供者が患者の苦情を記録できる直感的な機能です。体系化された医学命名法 – 臨床用語の国際標準に準拠し、13 か国語で利用できます。 PAF は、患者データに基づいて、患者が遠隔診察を受ける必要がある関連専門科を推奨します。スポークレベルからの適切な紹介により、患者データ収集におけるエラーの確率を減らすのに役立ちます。
鑑別診断では、PAF でスポーク レベルでキャプチャされた患者の詳細が利用され、ハブの医師に 3 つの鑑別診断が推奨されます。これにより、診断が見逃されたり遅れたりする可能性が減少します。推奨される診断は、ハブ医師が治療に関する適切な臨床決定や患者へのアドバイスを行う際に役立ちます。
「eSanjeevaniの電話相談データは、システムのトレーニングに利用されています。2023年4月のCDSS統合以来、2025年11月までに、2億8,200万件のeSanjeevani相談が恩恵を受けました」と当局者は述べた。
さらに、展開の一環として、統合を可能にするために、すべての州および連邦直轄領に対して、ABDM に基づいてソフトウェアを更新し、承認されたソフトウェアを取得することが推奨されています。
同関係者は、PAFでは症状やその属性などスポークレベルで医療提供者からの最小限の入力が必要であると述べた。症状が選択されると、システムは医療提供者に一連の多肢選択式の質問を通じて詳細 (期間、重症度、場所など) を選択してもらい、手動での入力ミスを軽減します。
「AIモデルは、年齢、性別、症状、属性を含む構造化された患者データを分析し、可能性のある鑑別診断を医師に提案します。上位3つの推奨事項の精度が高いため、医師の作業負荷を軽減するスマートフィルターとして機能します。重要なのは、医師が完全な制御を維持し、AIの提案を受け入れるか拒否することができ、医師のフィードバックによってシステムが継続的に改善されます。AIは臨床判断に代わるものではありません。AIは人間参加型のアプローチを組み込むことで強化されます。」と関係者は付け加えた。
発行済み – 2025 年 12 月 30 日午後 9 時 30 分（IST）