AIが小児敗血症のリスク予測に貢献する可能性
新しく訓練されたAIが、今後48時間以内に敗血症を発症するリスクのある小児を特定するのに役立つ可能性があると、研究者らが発表しました。このAIは、160万件以上の医療記録で訓練され、生命を脅かす臓器機能不全につながる感染症のリスクがある小児を指摘しました。この研究は2025年10月13日に『JAMA Pediatrics』で報告されています。
小児敗血症の現状と既存モデルの課題
毎年75,000人以上の小児が敗血症で入院し、死亡率は最大20%に達します。
敗血症は免疫系の過剰反応により炎症のカスケードを引き起こし、臓器不全に至る可能性があります。
既存のチェックリストは、すでに敗血症の小児の死亡リスクを予測できますが、そもそも敗血症のリスクが高い小児を事前に特定できるモデルはこれまで開発されていませんでした。
AIモデルの開発と検証
研究者たちは、2016年1月から2020年2月の間に米国の5つの主要な医療システムのERを受診した2ヶ月から18歳までの小児のデータを用いてAIツールを訓練しました。このデータには、バイタルサイン、トリアージ結果、以前の病状などが含まれます。すでに敗血症と診断された小児や、数時間以内に敗血症と診断された小児は意図的に除外されました。
AIの精度は、2021年と2022年に行われた約72万件のER受診データを用いて検証されました。
研究結果と今後の展望
AIは、敗血症を発症する可能性が高い患者を正確に特定できることを示しました。
しかし、陽性予測値（陽性結果が出た人が実際に病気である確率）は低かったです。これは「ERにおける小児敗血症という稀な結果を予測することの難しさ」を浮き彫りにしています。
主任研究者のエリザベス・アルパーン医師は、「我々が開発した予測モデルは、小児敗血症におけるプレシジョン・メディシンへの大きな一歩である」と述べ、不必要な積極的治療を避けるため、リスクのない小児を過剰に特定しないよう、バランスの取れた識別が重要であると強調しました。
- 彼女はまた、「将来の研究では、電子カルテベースのAIモデルと臨床医の判断を組み合わせることで、さらに優れた予測が可能になるだろう」と述べています。