ＡＩで手術後感染を予測 ー 新潟大学
ＮＥＣソリューションと共同研究
新潟大学（学長＝髙橋姿氏、新潟県新潟市）とＮＥＣソリューションイノベータ（社長＝杉山清氏、東京都江東区）は、共同研究で人工知能（ＡＩ）を活用し、消化器外科手術患者の手術後の感染を予測するモデルの検証を行い、手術後の感染を８５％（ＡＵＣ指標）予測するモデルを構築した。
共同研究ではＮＥＣのＡＩ技術群「ＮＥＣ ｔｈｅ ＷＩＳＥ」の１つである『異種混合学習技術』を活用し、新潟大学医歯学総合病院の消化器外科手術で入退院した患者、約２０００人の電子カルテデータを匿名化して検証した。
消化器外科で手術した患者の手術後感染と関係する因子の検証と手術後感染を予測した結果、ＡＵＣ８５％の予測精度を達成する手術後感染予測モデルを構築。手術後の感染に関係する年齢、ＢＭＩ、手術時間などの要因も可視化した。
今後は検証結果を踏まえ、構築した予測モデルを用いて、入院から手術終了までの電子カルテデータから、手術後の感染患者の早期予測の支援をめざす。
感染症の防止は重要な課題で、手術時には術後感染症のリスク低減を目的に、抗菌薬の予防投与が行われる。しかし、抗菌薬の多量投与は薬剤費への影響が大きいほか、耐性菌が発生、増殖するリスクが高くなる。
耐性菌による感染症での死亡者数は現在、世界で年間７０万人にのぼり、２０２５年には１０００万人になると推定されている。