患者を起こさない – 夜間バイタルサイン測定不要な患者を分類するAI

入院中の患者は、体温・血圧・心拍数といったバイタルサイン(VS)の測定のため夜間であっても平均して4-5時間毎に睡眠から起こされてしまう。VSのモニタリングを中断することのリスクを考えると、どの患者が夜間起こされる必要がないか特定する必要があった。オープンアクセスのピアレビュージャーナルであるnpj Digital Medicineに掲載された研究では「入院患者の一晩の安定性を予測する」深層学習型予測ツールを開発し、課題を解決しようとした。

「患者を起こさない(Let Sleeping Patients Lie)」というタイトルを銘打った同研究は、米ニューヨークのファインスタイン医学研究所のグループによって行われた。213万人の入院患者と2429万回のVS測定をデータセットとして開発されたアルゴリズムは、一晩の睡眠を中断させずに患者を放置できるか安全性を予測する。このモデルは10,000人あたり2人未満の誤分類という低いリスクを達成した。たとえ誤分類された患者であっても、VS測定を行わない通常のナースラウンドによる目視で発見可能な内容であり、看護ガイドラインの一部でもそのような対処が標準的となりつつあるという。

夜間の休息を安全に確保することは患者ケアにとって重要な要素で、VS測定による睡眠の乱れは回復や退院を遅らせる可能性や、苦情につながっていた。また、病院スタッフの仕事量緩和に役立つ可能性も高い。看護師はVS記録の文章化に勤務全体の20-35%を費やし、勤務シフト時間の約10%はVS収集に充てられている推算があるという。この分野でのAIの利用は「臨床現場における身近な課題への取り組み」でありながら、一方で一連のワークフローに大きな変革をもたらす可能性を秘めている。

前の記事DORGE – がん進行に影響を与える遺伝子を検出するAIアルゴリズム
次の記事KenSci – KLASレポートで最高評価を獲得
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。