AIで医師の判断力向上、命を救う：Mount Sinai Hospitalのリアルタイム通知の効果

TokyoAI（人工知能）と機械学習は、医師がより迅速かつ適切な判断を下すのを支援しています。マウントサイナイの研究がCritical Care Medicineで発表され、AIによるアラートが医師に患者の問題をより早く対処させることができると報告されています。これにより、病院での患者の治療結果が向上します。

主要な研究では重要な結果が確認されました。

• 患者がケアを受ける機会は43%増加しました。
• 患者の死亡率は著しく低下しました。
• 医師は心臓や循環をサポートする薬をより多く処方しました。
• 患者の30日以内の死亡率も低下しました。

リードオーサーであるマシュー・A・レヴィン博士によると、彼らの目的は、AIアラートが集中治療の必要性を減らし、病院での死亡リスクを下げることができるかどうかを検証することでした。以前は、修正早期警告スコア（MEWS）といった従来の方法を使用していました。しかし、レヴィン博士はAIと機械学習がこれらの古い方法よりも効果的だと述べています。AIは健康問題をより正確に予測し、早期治療を可能にすることでより多くの命を救うことができるとしています。

ニューヨークのマウントサイナイ病院で行われた研究では、2,740人の成人患者が対象となり、4つの医療外科ユニットで実施されました。患者は2つのグループに分けられました。1つのグループは、自分の健康状態に関するを受け取り、それが看護師や医師、または迅速対応チームに送信されました。もう1つのグループでは、アラートが作成されましたが、誰にも送信されませんでした。しかし、アラート送信なしのグループで深刻な健康問題を示した患者には、緊急の治療が行われました。

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著者の一人であるデービッド・L・ライヒ博士は、機械学習を用いたリアルタイムのアラートの利点を説明しています。これらのモデルは迅速かつ正確であり、臨床判断を支援します。適切なチームが迅速に適切な患者に届くようになります。ライヒ博士は、これらのツールを『拡張知能』と呼んでいます。それにより、医師や看護師による評価が迅速化され、治療が早く始まることで患者の安全が確保されます。これらの取り組みは、学習型医療システムの構築を目指しています。

COVID-19パンデミックの影響で研究は早期終了しましたが、現在、このアルゴリズムはマウントサイナイ病院のすべてのステップダウンユニットで使用されています。ステップダウンユニットは、安定しているものの綿密な監視が必要な患者のための特別なエリアです。毎日、集中治療の医師が最もリスクスコアの高い15人の患者を確認し、プライマリケアチームに治療のアドバイスを行っています。このアルゴリズムは、データが蓄積されるとともに精度が向上していきます。

マウントサイナイの研究者たちは、この臨床悪化アルゴリズムを作成しました。また、彼らはマウントサイナイヘルスシステムにおいて、臨床判断を支援するための15以上のAIツールも開発し活用しています。

マウントサイナイ研究は、「ケアのエスカレーションを防ぐためのリアルタイム機械学習アラート：非無作為化クラスター実用的臨床試験」と題されています。著者には、Arash Kia、MD、MSc、Prem Timsina、PhD、Fu-yuan Cheng、MS、Kim-Anh-Nhi Nguyen、MS、Roopa Kohli-Seth、MD、Yale大学のHung-Mo Lin、ScD、Yuxia Ouyang、PhD、そしてRobert Freeman、RN、MSN、NE-BCが含まれています。