シンガポール総合病院（SGH）は、「強化型人工知能感染症」（AI2D）と呼ばれる人工知能ソリューションを開発しています。これは、抗生物質処方の必要性の判断、抗生物質の使用量削減、そして各患者に最適な抗生物質の特定を目的としています。DXCテクノロジー社との共同プロジェクトであり、現在は肺炎の症例を対象としています。
AI2Dモデルは、2019年から2020年にかけての約8000人のSGH患者からの匿名化された臨床データに基づいて構築されました。これには、X線画像、臨床症状、バイタルサイン、感染反応の傾向などが含まれ、7種類の一般的な広域スペクトル静脈内抗生物質を網羅しています。研究チームは2023年にAIモデルの予備検証研究を実施し、2000件の肺炎症例と比較しました。
研究において、SGHとDXCは、AI2Dによって審査が必要な症例数を3分の1削減できることを示しました（2012件から624件に減少）。このAIモデルは、介入が必要な症例を特定する可能性も、従来の人工審査の4％から約12％に向上させました。さらに、症例分析時間は、従来の人工審査の20分から「1秒未満」に短縮されました。
研究によると、このAIモデルは、肺炎症例において抗生物質が必要かどうかを判断する際の正確性が90％に達しました。また、これらの症例では、約40％の抗生物質処方が不要だった可能性があることも明らかになりました。
SGHによると、肺炎は同院の全感染症の20％を占め、抗生物質処方が最も多い感染症の種類です。患者の平均入院期間は2～9日間で、政府の補助を受ける患者の入院費用は一人あたり最大5000シンガポールドル（約3500米ドル）に上ります。2018年の抗生物質使用監査によると、SGHでは広域スペクトル静脈内抗生物質の20～30％が不要であったことが判明しており、シンガポールでは、約30％の院内感染が、広域スペクトル抗生物質に対して耐性を獲得しているとされています。
この世界的問題に対処するため、同院は抗菌薬管理プログラムを策定し、抗生物質の過剰使用を防ぎ、より適切な狭域スペクトル抗生物質の推奨時期を特定しようとしています。自動化と人工知能を活用することで、処方時にリアルタイムの洞察を提供し、審査が必要な症例を特定して優先順位をつけることができます。
研究チームは現在、AIモデルの抗生物質使用量削減効果を検証するため、200人のSGH入院患者を対象とした比較研究を実施しており、今後、尿路感染症を対象とした同様のモデルも開発する予定です。
ポイント：
🌐 AI技術が抗生物質使用の必要性の判断を支援し、誤用を削減します。
📉 AIモデルの精度は90％、処方の約40％が不要だった可能性があります。
🏥 SGHの抗生物質管理プログラムは、世界的な耐性問題に対処することを目的としています。
