敗血症は、感染に基づく臓器障害を引き起こす重篤な全身疾患で、米国成人では毎年170万人が発症し、うち25万人が死亡している。敗血症の発見は早いほどに患者の生存率が高まるため、「従来検出できなかった初期兆候」に警告を発することのできるAIシステムが求められている。
米ジョンズ・ホプキンス大学で開発された敗血症早期発見AIシステム「TREWS: Targeted Real-Time Early Warning System」は、従来の臨床手法よりも平均6時間近くも早く敗血症の症状を捉え、死亡率を20%低減させることが、Nature Medicineから21日公開された研究成果によって示されている。TREWSは機械学習ベースのシステムによって、患者の病歴・症状・検査結果を組み合わせ、臨床医に敗血症リスクを提示するとともに、抗菌薬の投与開始といった治療プロトコルを提案することができる。ツールは敗血症症例の特定において82%の感度を示したほか、通常対応の敗血症患者と比較して、抗生剤オーダーまでの時間が中央値として1.85時間短縮された。
著者のAlbert Wu氏は「従来、この種のシステムは誤報が多く、信頼を損ねてきた。本システムは様々な面で画期的であるが、そのひとつは『ツールが推奨した理由』を医師が参照できる点だ」と語っている。
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