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新潟大学×NECソリューションイノベータ

国立大学法人新潟大学とNECソリューションイノベータ株式会社が、AIを活用し、消化器外科手術患者の手術後感染を予測するモデルの検証を行ったと発表しました。

この検証ではNECの最先端AI技術群「NEC the WISE」の1つである「異種混合学習技術」(注3)を活用しており、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2,000人の電子カルテのデータを匿名化して行われました。

その結果、精度指標を示すArea Under the Curve・AUC85%を達成する手術後の感染を予測するモデルを構築しました。

感染症は多くの患者の生命に脅威をもたらすこともあり、感染症を防ぐことは、すべての病院にとって重要な課題とされています。

手術においては、術後感染症のリスクを低下する目的で、抗菌薬の予防的投与が有効ですが、抗菌薬の多量投与は薬剤費への影響が大きく、また、耐性菌が発生・増殖するリスクが高くなります。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、2050年に推定される死亡者数は1,000万人と予想されています。そのため、政府は薬剤耐性(AMR)対策アクションプランの策定、院内感染の抗菌薬適正使用支援に対する2018年度診療報酬化といった対策が行われています。

このような状況から、適切な患者に適切な薬を適切な量、適切な期間投与することが重要と考えられました。
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