最良のモデルが病歴から拾えた要点は78%だった。
スタンフォードの研究者は、実際の病歴をもとにした508問を九つのモデルに解かせた。問題は臨床医が点検し、最良の条件でも必要な情報の78%、最低は43%しか拾えなかった。答えを複数の受診記録から組み立てる必要があるときほど、成績は落ちた。
なぜ重要か病院はこうした助手を、医師が診察前に開く記録の仕組みへつなぎ始めている。長い病歴で飛ばされた一行は誤字ではなく、半分の情報で下された判断になる。
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