COVID-19患者のICUベッドと人工呼吸器の需要を予測するAI – NHSとケンブリッジ大学が開発

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新型コロナウイルスによるパンデミックが医療崩壊を招く要因のひとつに、集中治療室(ICU)が収容可能なベッド数と、そこに配置される人工呼吸器などの設備および人員に対する圧力がある。その需要を予測するシステムを、英国でNHSとケンブリッジ大学のチームが開発した。

NHS Digitalのニュースリリースによると、COVID-19 Capacity Planning and Analysis System (CPAS)と呼ばれる同システムは、イングランドの公衆衛生サービスのCOVID-19入院患者データに基づき、ICU入室および人工呼吸器が必要な患者数、ICU入室期間や入院日数を予測する。この予測によって病院では患者に必要な医療リソースを計画したり、不足分の補充、過剰なものは他病院へ共有することができるようになる。CPASはケンブリッジ大学で開発された「Cambridge Adjutorium」という機械学習エンジンが中心となっている。

今週から4つの病院でCPASは試験が開始され、病院のニーズを最も満たすようシステムを微調整する。開発チームによると、CPASは院内のICUベッド40床が来週には30床が埋まっていると確信を持って予測できるレベルだが、個々の患者がどこに入院しているかを予測するシステムではない。開始された実証研究によって英国全土の病院で日常的に使用できるツールに変えてゆくことをNHSは目指している。パンデミック後の世界においてCOVID-19以外の患者でもCPASのようなシステムは普遍的に利用されていくシステムとなるだろう。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。