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婦人科手術後のオピオイド使用を予測するAIモデル

米国におけるオピオイドの誤用・乱用は公衆衛生上の課題となり続けている。米デューク大学などの研究チームは、婦人科手術後の外来患者におけるオピオイド使用量を予測するAIモデルを開発し、その検証を行なった。研究成果はJAMA Network Openより20日、公開されている。

研究論文では、婦人科手術を受けた成人女性383名のデータをモデル構築に用いた。年齢や学歴、喫煙歴、鎮痛剤使用、手術に関する不安感、手術時間、術前のプレガバリン(神経障害性疼痛治療薬)投与、の7つが有意な予測因子となることを明らかにした上で、術後に使用したオピオイド剤の錠数を推定するモデルをトレーニングした。結果、実測値との一致率は0.65程度と中等度の予測力を示していた。

著者らは本モデルを実臨床環境で利用するとともに、他科における術後症例に関しても対象領域を拡大して研究を継続するとしている。米疾病予防管理センター(CDC)によると、1999年から2020年までの間に、米国では26.3万人以上がオピオイドの過剰内服で死亡している。

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1. 岡本 将輝
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)、英University College London(UCL)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、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員准教授など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. 杉野 智啓
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。
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