尿路感染症は女性が最も高頻度に経験する細菌感染症で、女性全体の約3割が一生に一度以上かかり、全体の1割が再発を経験するとされる。各国・各地域では、尿路感染症の治療ガイドラインに従って抗菌薬による治療が行われる。しかし、耐性菌の存在によって治療計画の変更が余儀なくされることも少なくない。テクニオン-イスラエル工科大学は、医療機関KSMと協力し「患者ごとに個別化された抗菌薬選定を行うAI」を開発し、尿路感染症の治療精度を高めようとしている。（同研究の2019年時点での成果は過去記事参照）
テクニオン-イスラエル工科大学の15日付リリースでは、抗菌薬選定アルゴリズム導入以降、イスラエル国民健康保険における4大グループのひとつ、マッカビヘルスケアサービスにおける延べ数万件の尿路感染症治療で「耐性菌による抗菌薬切り替え事案が約35%減少した」ことを公表している。すなわちこれは、AIアルゴリズムによって「尿路感染症に対する抗菌薬選定の精度が大きく向上した」ことを意味する。このシステムは臨床ガイドラインのほか、患者の年齢・性別・妊娠歴・高齢者施設生活歴・尿路結石既往・抗菌薬投与歴などに基づいて、患者個々に最適の抗菌薬を提案する。
マッカビヘルスケアサービスで医療情報ディレクターを務めるShira Greenfield氏は「個別化された抗菌薬治療の意義は、耐性菌発現リスクを低下させることにある。これは全世界すべての医療機関が解決に向けて取り組んでいる問題だ」と語る。マッカビでは、尿路感染症での成功を受け、他感染症にも対応したさらなるシステム開発に着手しているとのこと。イスラエルにおける本事例は、個別化医療に関する重要なマイルストーンとしてヘルスケアの総体にとっても大きな意義を持つ。
関連記事：
