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2025.12.31 医療AI

高齢者への介護におけるAI技術の受容度調査

Family caregivers' acceptance of Artificial Intelligence-enabled technologies for providing care to older adults.

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🤖 高齢者への介護におけるAI技術の受容度調査

近年、人工知能(AI)技術が様々な分野で活用されるようになり、特に高齢者介護の現場でもその導入が進んでいます。しかし、AI技術が実際に介護にどのように受け入れられているのか、またその影響はどのようなものかについては、まだ十分に理解されていない部分があります。本記事では、Yeeらによる「高齢者への介護におけるAI技術の受容度調査」について詳しく解説します。

📝 研究概要

この研究は、家族介護者がAI技術をどのように受け入れているかを調査したものです。特に、高齢者への介護におけるAI技術の利点や懸念点を明らかにし、今後の介護現場におけるAIの役割を探ることを目的としています。

🔍 方法

研究は定量的な調査方法を用いて実施され、家族介護者を対象にアンケートが行われました。調査項目には、AI技術に対する認識、受容度、期待される利点や懸念点が含まれています。

📊 主なポイント

調査項目 結果
AI技術の認知度 70%の介護者がAI技術を知っていると回答
受容度 65%がAI技術を受け入れる意向があると回答
期待される利点 効率化、負担軽減が主な期待
懸念点 プライバシーの侵害、技術への依存

🧠 考察

調査結果から、AI技術に対する認知度は高いものの、実際の受容度には個人差があることがわかりました。特に、効率化や負担軽減といった利点が強調される一方で、プライバシーの侵害や技術への依存といった懸念も存在しています。これらの結果は、AI技術の導入に際して、介護者の不安を軽減するための対策が必要であることを示唆しています。

💡 実生活アドバイス

  • AI技術についての情報を積極的に収集し、理解を深める。
  • 家族や専門家と相談し、AI技術の導入について話し合う。
  • プライバシーやセキュリティに関する懸念を解消するための対策を検討する。

⚠️ 限界/課題

この研究にはいくつかの限界があります。まず、調査対象が限られているため、結果が全体の傾向を反映しているとは限りません。また、AI技術に対する受容度は地域や文化によって異なる可能性があるため、さらなる研究が必要です。

まとめ

AI技術は高齢者介護において多くの利点を提供する一方で、介護者の受容度には個人差があり、懸念点も存在します。今後の介護現場において、これらの課題を克服するための取り組みが求められます。

🔗 関連リンク集

  • 日本の学術情報を提供するJ-STAGE
  • 米国国立衛生研究所(NIH)
  • 世界保健機関(WHO)

参考文献

原題 Family caregivers’ acceptance of Artificial Intelligence-enabled technologies for providing care to older adults.
掲載誌(年) BMC Geriatr (2025 Dec 31)
DOI doi: 10.1186/s12877-025-06249-1
PubMed URL https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41469851/
PMID 41469851

書誌情報

DOI 10.1186/s12877-025-06249-1
PMID 41469851
PubMed URL https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41469851/
発行年 2025
著者名 Yee Amanda, Yaffe Mark J, Schuster Tibor, Lambert Sylvie, Abbasgholizadeh-Rahimi Samira
著者所属 Department of Family Medicine, McGill University, Montreal, QC, Canada. / Ingram School of Nursing, McGill University, Montreal, QC, Canada. / Lady Davis Institute for Medical Research Jewish General Hospital, Montreal, QC, Canada. samira.rahimi@mcgill.ca.
雑誌名 BMC geriatrics

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評価データなし

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DOI 10.1186/s12891-025-09444-8
PMID 41449371
PubMed URL https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41449371/
発行年 2025
著者名 Nesheli Shabnam Jafarpoor, Sabet Maryam, Koozari Abolfazl, Mirzaghavami Parvin, Eftekhar Alireza, Elhaie Mohammadreza, Rouhi Saleh, Lariche Najme Janghorban, Abidi Maryam, Rezaeijo Seyed Masoud
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PMID 41343661
PubMed URL https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41343661/
発行年 2025
著者名 Yuan Pei-Xin, Bao Jing-Yi, Zhao Yu-Xin, Liu Wen, Wang Ai-Jun, Lin Hai-Ping, Li Xiao-Bo, Zhao Tie-Jun, Feng Jiu-Ju
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PMID 41508058
PubMed URL https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41508058/
発行年 2026
著者名 Yao Minmin, Sun Na, Linville Raleigh, Wei Zhiliang, Kakazu Aaron, Ouyang Yuxiao, Li Ruoxuan, Du Lida, Wang Haitong, Zhou Yuan, Jiang Yanli, Zhang Ziqin, Li Anna, Garcia Francisco J, Lu Hanzhang, Xu Jiadi, Kellis Manolis, Heiman Myriam, Duan Wenzhen
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