閉塞性睡眠時無呼吸低呼吸症候群（OSAHS）は、睡眠中に上気道が繰り返し閉塞し、呼吸停止や低呼吸を引き起こす一般的な睡眠呼吸障害である。現在、OSAHSの診断には多導睡眠検査（PSG）がゴールドスタンダードであるが、高コストで時間がかかり、専門的な設備と技術者を必要とする。そのため、PSG前の効果的なトリアージスクリーニングが医療資源の適切な配分に重要である。従来のOSAHSスクリーニングは主に臨床症状質問票や基本的な身体所見に依存していたが、感度は限られていた。近年、顔面や頸部の形態的特徴がOSAHSと関連することが示唆されているが、これらの視覚情報を有効に活用する方法はまだ課題である。
この問題に対して、arXivに投稿された研究（arXiv:2606.00087）はEviOSAHSフレームワークを提案している。これはエビデンスに基づく多モーダル推論手法であり、その核心はOSAHSスクリーニングを2つの独立した段階に分離することにある。これにより、汎用多モーダル基盤モデルを直接医療判断に用いる際の出力不安定性やキャリブレーション不良を回避する。第1段階では、システムは正面顔画像のみから、7つの固定解剖学的クエリ（首、顎、口、顔/首の脂肪、下顎、中顔面、鼻）を用いて視覚エビデンスを収集する。各クエリの出力は構造化エビデンスカードに変換され、対象解剖部位、視認性、リスク方向、エビデンス強度、信頼度、簡潔な要約が記録される。
第2段階では、これらの構造化された視覚エビデンスカードが、クレンジングされた臨床プロファイル（年齢、性別、BMI、臨床症状など）と結合され、大規模言語モデルによってバランスの取れた二値スクリーニング判定が行われる。研究者らは642名の被験者コホートでEviOSAHSを評価した。コホートには正常被験者（スクリーニング陰性）および軽度・中等度・重度のOSAHS患者（スクリーニング陽性）が含まれる。結果として、EviOSAHSは精度88.47%、感度94.86%、F1スコア93.74%、偽陰性率5.14%を達成し、統一プロトコル下で臨床のみのプロンプト、直接多モーダルプロンプト、ナイーブな2段階パイプラインを有意に上回った。
さらに、アブレーション実験により、7質問の視覚分解とバランスの取れた最終判定が高感度動作点に不可欠であることが示された。4,494の視覚出力に対する質問レベルの監査では、構造化解析率100%、高視認性率93.88%が確認され、EviOSAHSの高い監査可能性が実証された。
研究チームは、EviOSAHSは診断システムではなくトリアージアシスタントとして位置付けられるべきであり、臨床展開には前向き検証、外部テスト、キャリブレーションされた動作点制御が必要であると強調している。また、現在の研究は単一施設のデータに基づいており、より多様な集団での一般化可能性の検証が今後の課題である。全体として、EviOSAHSはOSAHSのPSG前スクリーニングにおいて、正確で監査可能かつ高感度なワークフローを提供し、臨床現場でのスクリーニング効率向上に貢献する可能性がある。