著名な敗血症予測ツールの「精度が低いこと」を研究者らが指摘

現在米国で半数以上の病院に実装される敗血症予測ツールについて、「開発元が公表した予測精度を全く維持していない」事実が指摘された。米疾病予防管理センター(CDC)の推計によると、院内死亡患者の3人に1人が敗血症という現状があり、臨床医は敗血症リスクの程度とその早期発見、早期治療に強いモチベーションを持つ。臨床的意思決定をサポートする主要なシステムに疑問符が付いたことで、今後AIシステムの臨床的有効性、特に精度評価・管理において大きな議論を呼びそうだ。

ミシガン大学がこのほど明らかにしたところによると、評価対象となったのはEpic Systemsが提供する敗血症予測ツールで、実臨床現場において敗血症リスクを正しく識別したのは63%にとどまるという。これはEpic Systemsが報告する76-83%の予測精度と大きく乖離している。また、同ツールは全患者の5人に1人にアラートを出しており、全入院患者でみた場合、入院期間中の敗血症発症率を考慮すると、真の敗血症1例を見つけるために8人の被アラート患者を精査する必要があるという。これは臨床ワークフローおよび医療コストの観点から大きな負荷を与え得るもので、状況を看過することはできない点に言及する。

JAMA Internal Medicineから21日公開されたチームの研究論文によると、この精度低下はEpicのモデルが「敗血症発症を請求コードのみで定義付け」しているためであるとする。つまり、臨床的な敗血症発症とそのタイミングは多様で、保険請求コードだけでは適切に捉えられないというものだ。研究チームは臨床ソフトウェアツールに対する監視規制、およびガバナンスの強化を強く求めている。

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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、SBI大学院大学客員准教授、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。