AIアルゴリズムがUC San Diegoの救急部門での敗血症死亡率を17%削減

画期的な進展として、カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部の研究者によって行われた最近の研究は、人工知能（AI）が敗血症感染症のリスクがある患者を特定する際に顕著な影響を与えることを明らかにしました。

2024年1月23日のnpj Digital Medicineオンライン版に掲載されたこの研究は、COMPOSERと呼ばれるAIモデルを導入し、患者の死亡率を大幅に17%削減しました。

COMPOSERによる継続的な監視

研究チームによって設計・開発されたCOMPOSER AIモデルは、UC San Diego Healthの救急部門で、裏側で静かにかつ効果的に機能します。 

到着後、アルゴリズムはラボ結果、バイタルサイン、現在の投薬、人口統計、および敗血症リスクを示す可能性のある病歴を含む150以上の患者変数の監視を開始します。

AIが複数のリスク要因を特定し、敗血症感染症の潜在的な高リスクを示すと、直ちに病院の電子健康記録システムを通じて看護スタッフにアラートを送信します。 

看護チームは医師と協力して、これらの患者に対する最も適切な治療計画を決定し、早期介入を開始することで命を救う可能性があります。

隠れたパターンの解明

COMPOSER AIモデルの主要な強みの一つは、人間の目には見逃されやすい複雑で微妙なリスクパターンを検出する能力です。これらのリスク要因を分析することで、AIは敗血症の非常に正確な予測を提供できます。逆に、リスクパターンが他の状態に帰属できる場合、高い信頼性でアラートは生成されず、真の敗血症症例に焦点を当てることができます。

UC San Diegoによって行われた研究は、HillcrestのUC San Diego Medical CenterおよびLa JollaのJacobs Medical Centerの救急部門でのCOMPOSER導入前後の6,000人以上の患者入院への影響を調べました。 

この研究は、人工ニューラルネットワークを利用するAIディープラーニングモデルが、健康上の懸念を正確に特定することで患者の成果を改善した最初の事例を示しています。

UC San Diego School of Medicineの救急医学部門の集中治療部門チーフであるGabriel Wardi博士は、COMPOSERが患者への命を救う治療を迅速化することの重要性を強調しています。 

このAIモデルは2022年12月から稼働しており、現在では forthcoming なUC San Diego Health East Campusを含む、さまざまなUC San Diego Health病院の入院ユニットへとその範囲を広げています。

医療におけるAIへのUC San Diego Healthのコミットメント

UC San Diego Healthは、医療におけるAI統合の最前線に立っています。最近、この機関は初のチーフHealth AI役員を任命し、Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovationを設立しました。

このセンターは、AI技術を活用した先進的で洗練された医療ソリューションを開発しています。

COMPOSER AIモデルに加えて、UC San Diego Healthは、医療運営にAIを組み込む革新的な方法も探求しています。例えば、この機関は、クラウドベースの電子健康記録システムであるEpicとMicrosoftの生成AI統合との共同でパイロットプログラムを開始しました。 

このプログラムは、ChatGPTを通じて共感的なメッセージ返信のドラフト作成を効率化し、医師や介護者が患者ケアにより多くの時間を割けるようにします。