【頭痛診療】非専門医でも診断精度を「46%→83%」に上げられる方法

「頭痛の診断、自信がない…」

それ、あなたが悪いわけではありません。

非専門医5名が一次性頭痛を診断した場合の正診率は 46.0%。
しかし、構造化されたAI問診（診断支援モデル） を使うことで、83.2%まで劇的に改善することが示されています。

問診項目は、年齢、性別、身長、体重、発症年齢、頻度、持続時間、部位、頭痛の性状、運動による変化、頭痛の強さ・支障度、随伴症状、前兆、起こりやすい時間や状況、誘因、鎮痛薬の使用、家族歴といった17項目です。

📈 Before / After（データ）
Before：医師の直感のみ
正診率：46.0%
kappa = 0.21（再現性が低い：Slight）
After：AI問診あり
正診率：83.2%
kappa = 0.678（Substantial：専門医に近い一致）

💡 なぜ精度がここまで上がる？
・思い込み（ヒューリスティック）の抑制
例：「肩こり＝緊張型頭痛」などの決めつけが減る
・情報の標準化
ICHD-3の必須項目を聞き漏らさない
🛡 注意：これは一次性頭痛の鑑別用です

何より頭痛診療で重要なのは、Red Flags（二次性頭痛）を除外すること。
雷鳴頭痛
神経脱落症状
SNOOP10
→少しでも該当すれば、画像検査・専門医紹介が最優先です。

🔗 参考文献
Katsuki M, Shimazu T, Kikui S, et al. Developing an artificial intelligence-based headache diagnostic model and its utility for non-specialists' diagnostic accuracy. Cephalalgia. 2023;43(5):3331024231156925. doi:10.1177/03331024231156925
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