Human Triage versus Computer-Based Triage Using a Predetermined Flowchart
ネパールの救急外来における前向き研究において、WHOの機関間統合トリアージツールを用いたルールベースのコンピュータアプリケーションは、通常の人間によるトリアージと比較して、有意に高い正確性、専門家による評価とのより良好な一致、および過剰トリアージの減少を示した。
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救急外来の混沌とした中心部において、時間は最も重要な資源であるが、それはしばしば最初に底をつくものである。トリアージとは、誰を優先的に診察するかを決定するプロセスであり、患者をその緊急度に応じて分類することである。それは、看護師や医師が、一人の人間を素早く観察し、症状を聞き取り、その人を「即座に危険な状態」、「緊急だが安定している状態」、あるいは「待機可能な状態」というカテゴリーに振り分けるという、極めて重要な判断を伴う作業である。このシステムは救急医療のバックボーンであり、待合室が溢れかえっている場合でも、より具合の悪い人々が、それほど悪くない人々よりも先に助けを受けられるように設計されている。しかし、人間の判断は完璧な機械ではない。それは疲労や、待ち続けている人々の膨大な数、そして、同じ一連の症状に対して異なる医師や看護師がどのように解釈するかという自然な差異に影響を受ける。これらの人間の決定が変動しすぎると、生命を脅かす状態にある患者が見落とされたり、あるいは軽微な問題を持つ人が緊急事態として扱われたりして、システムを停滞させ、全員のケアを遅らせることになる。
これに対処するため、ネパールの研究者たちは、異なるアプローチを試みるべく、人間の推測を厳格なコンピュータのフローチャートに置き換えるという計画を立てた。彼らは、デジタルツールが、標準化された一連のルールに従ってプログラムされている場合、日常業務を行っている経験豊富なスタッフよりも優れた判断を下せるかどうかを検証したかったのである。研究は、カトマンズにある大規模で多忙な救急センターであるパタン病院で行われた。そこではスタッフへのプレッシャーが極めて大きい。チームは、ルーチンで行われている患者の分類方法と、ウェブベースのアプリケーションがトリアージをガイドする新しい手法を比較した。このアプリケーションは、世界保健機関（WHO）によって作成された特定のガイドに従っており、危険の兆候や症状に関する「はい」または「いいえ」の質問を用いて、患者を「赤（緊急）」、「黄（優先）」、「緑（非緊急）」の3つのグループに分類する。研究者たちは単にどちらの方法が優れていると感じるかを尋ねたのではなく、どの手法がどの患者に使用されたかを知らされていない専門医のパネルに、全症例をレビューさせ、どちらが正しかったかを確認させた。
結果は、パフォーマンスにおける明確な違いを示した。コンピュータのアプリケーションが判断を下したとき、それは人間のスタッフよりもはるかに高い頻度で専門家パネルの評価と一致した。コンピュータは患者の約87パーセントに対して正しい分類を行い、一方で人間のスタッフの正解率は約67パーセントであった。この差は小さな変動ではなく、有意で測定可能な改善であった。また、コンピュータは専門家との一致度においても非常に一貫していた。もし専門家を「真実のゴールドスタンダード（黄金律）」と仮定するならば、コンピュータの決定は統計的に強く彼らと並んでいたが、人間の決定は変動が大きく、ある看護師が他の看護師とは異なる見方をしたという理由だけで、患者を誤ったカテゴリーに分類してしまうことがあった。
最も重要な知見の一つは、最も深刻なカテゴリー、すなわち「赤」とラベル付けされた患者に関するものであった。これらは直ちに生命を救うための処置を必要とする人々である。コンピュータ・ツールは、これらの患者を特定することにおいて、明らかに優れていた。コンピュータは真の緊急事態を約84パーセント正確に特定したが、人間のスタッフが捉えられたのはわずか72パーセントであった。これは、人間の手法を用いる場合、最も深刻な患者の4分の1以上が見落とされるか、あるいはより低い優先度のエリアに送られる可能性があることを意味しており、忙しい病院においては危険なエラーである。また、コンピュータは逆方向のミス、つまり実際には問題がない患者を緊急事態として扱うミスも少なかった。人間のスタッフは過剰なトリアージを行う傾向があり、約24パーセントの患者を不必要に高い緊急度レベルに送っていたが、これは病院のリソースを圧迫し、全員のケアを遅らせることになる。コンピュータはこの無駄を8パーセント未満に抑えた。
研究では、コンピュータは「アンダー・トリアージ（重症患者を迅速に送りすぎてしまう、危険な過小評価）」を回避することにおいてもわずかに優れていることが示されたが、その差は統計的に確実と言えるほど大きくはなかった。研究者たちは、この特定のエラーは稀であるため、コンピュータが決定的に優れていることを証明するには、彼らの研究規模が不十分であった可能性があると指摘した。ただし、数値は方向性を示していた。研究者たちは、このコンピュータ・ツールは医師や看護師に取って代わるためのものではないことを慎重に述べている。むしろ、これは厳格なルールに基づいた「セカンドオピニオン」を提供する意思決定支援システム、つまり「ヘルパー」として設計されている。患者の状況が複雑であったり特異であったりする場合、最終的な権限は依然として人間のスタッフにあり、彼らはコンピュータをオーバーライド（上書き）することができる。
結局のところ、この研究は、ネパールの環境のような高ボリュームかつリソースが限られた設定において、標準化されたコンピュータのフローチャートをトリアージのプロセスに加えることが、システムをより安全で一貫性のあるものにできることを示唆している。それは人間の判断を排除するものではなく、疲労やストレスによる変動を軽減するための信頼できる基準を提供するものである。著者らは、最も深刻な患者が迅速に特定され、かつシステムが不必要な緊急性によって停滞しないようにするために、病院がこれらのツールをスタッフのサポートとして活用することを推奨している。この研究は単一の病院で行われ、個々の患者をランダム化するのではなく異なるシフトを比較するという設計を用いたものであるが、その証拠は、テクノロジーが人間が救急現場でより良く、より信頼できる生死を分ける決断を下すのを助ける未来へと向かっていることを示している。
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