T3-88-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ 臨床研究とエビデンスに基づく実践
AIを活用して臨床エビデンスを「見つけ」「評価し」「活用する」
エビデンスは、すでにそこにある。今度は、それを確実に見つけるための方法が手に入った。
エビデンスが臨床判断を導くべきだとわかっていても、それを探して読む作業はまるで2つ目の仕事のように感じられます。PROBE Protocol（Problem、Retrieve、Oversight、Bridge、Embed）は、どんな臨床質問も実行可能な答えに変える、5つのステップから成るAI支援型の仕組みです。32のプロンプトテンプレート、CASPに基づく評価ガイド、90日間のEBPアクションプランを収録した本書は、エビデンスに基づく実践を、研究としてではなく日々の「実践」として感じられるものにします。エビデンスの大切さを知り、ようやくそれを行動に移す仕組みを手にする臨床医のために、AIエンジニアリング企業がつくった一冊です。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Research & Media
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- 32種類の即用AIプロンプト・テンプレート：PICOの構成、データベース検索式、批判的評価、統計結果の解釈、患者への説明など
- PROBE Protocol：臨床的疑問から実践への定着までを支える、AIを活用した5段階のEBPサイクル
- CASPをベースにした評価フレームワーク：無作為化比較試験（RCT）、コホート研究、システマティックレビュー、臨床ガイドラインに対応
- PROBE Bridge Applicability Filter（プローブ・ブリッジ適用性フィルター）：臨床試験の結果を、患者や現場に本当に適用できるかどうかを検討するための5つの質問
- 90日間のEBPシステム構築計画：個人、チーム、医療機関の各レベルに対応した、あらゆる臨床職種向けの実践プラン
対象読者
医師、看護師、理学療法士、薬剤師、作業療法士、管理栄養士をはじめとする医療専門職など、キャリアの段階を問わず、日々の診療で臨床研究のエビデンスを探し、読み、活用する必要がある臨床医の方々。多くは専門職としての訓練は受けていても研究の経験はなく、ときおり論文を読むものの、その量、統計の用語、特定の患者への知見の適用に苦労しています。
その他の対象：臨床教育にEBPのスキルを統合する必要がある大学院臨床課程（MBBCh、MSc、MPhilなど）の学生の方々。EBP研修プログラムを設計する品質改善担当者や臨床教育者の方々。基礎研究や実験室から臨床の場へ移る若手研究者の方々。
身につくこと
- AIの支援を受けながら、PICO、PICOS、SPIDERを用いて的確な臨床質問を立てられます。
- AIで効率化した的を絞った検索で、臨床エビデンスのデータベースを調べられます。
- ランダム化比較試験、コホート研究、系統的レビュー、臨床ガイドラインを、バイアスと妥当性の観点から批判的に評価できます。
- 主要な統計指標（NNT、RR、OR、信頼区間）を解釈し、臨床的な有意性を判断できます。
- 地域の状況、患者の価値観、臨床的な不確実性を考慮して、評価したエビデンスを実践上の判断に生かせます。
本書の内容
- スキルチェック
- エビデンスを活用する準備ができていますか？
- 第1章
- 現時点で臨床現場で活用できるAIとエビデンスに基づく医療実践
- 第2章
- 臨床質問の立て方
- 第3章
- AIを活用したエビデンス検索
- 第4章
- 一次研究の批判的評価
- 第5章
- 系統的レビュー、臨床ガイドライン、メタアナリシスの読み方
- 第6章
- エビデンス評価のための統計学的理解
- 第7章
- 研究証拠を臨床現場にどう活用するか
- 第8章
- 不確実性と矛盾するエビデンスへの対応
- 第9章
- 患者および臨床チームへのエビデンスの伝達
- 第10章
- エビデンスに基づく実践（EBP）システムの構築
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が、エビデンスの重要性を知る臨床家のために開発した一冊——ついに、そのエビデンスを実際に活かすための方法が手に入った。