MEDICINE & AI

タイトル：Exploring the role of Artificial Intelligence in Acute Kidney Injury management: a comprehensive review and future research agenda 雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2024 Nov 14; 24(1): 337. doi: 10.1186/s12911-024-02758-y. Epub 2024 Nov 14. 概　要： 本研究は、急性腎障害（AKI）管理における人工知能（AI）およびAI駆動のツールや手法を利用した研究をレビューし、医療専門分野ごとに分類し、既存研究のギャップを分析し、今後の研究方向性を特定します。PRISMAガイドラインに従い、PubMed、Scopus、EBSCOの3つの主要データベースを使用して、2012年から2023年に発表された27件の適格研究を選定しました。モデルの設計には大きな異質性が見られ、臨床設定、患者特性、コホート地域、統計手法にバリエーションがありました。ほとんどのモデルは、入院患者、特に手術を受ける患者や集中治療室にいる患者向けに開発されました。重要な予測因子のサブセットを持つコンパクトなモデルが、すべての予測因子を含むフルモデルよりも臨床的に適用可能であるとされました。AIツール、特に機械学習（ML）アルゴリズムは、影響因子とAKIの間の動的かつ複雑な関連にもかかわらず、高い予測能力を持つことが示唆されました。今後の研究では、リソースが限られた国や発展途上国を含む多様な医療設定を取り入れることで、AKI管理の課題に対する包括的な理解を深め、適応可能で普遍的なAI駆動の解決策の開発を促進することが求められます。 方　法： 本研究は、急性腎障害におけるAIの利用に関する文献レビューであり、PRISMAガイドラインに基づいています。PubMed、Scopus、EBSCOの3つのデータベースから、2012年から2023年に発表された27件の適格研究を選定しました。研究は、医療専門分野ごとに分類され、モデルの設計や臨床設定、患者特性の異質性が分析されました。 結　果： レビューの結果、急性腎障害に関するAIモデルには大きな異質性があり、特に入院患者や手術を受ける患者に焦点を当てたものが多いことが明らかになりました。コンパクトなモデルが臨床的に適用可能であるとされ、AIツールは高い予測能力を持つことが示されました。今後の研究では、より多様な医療設定を考慮することが推奨されています。 結　論： 急性腎障害管理におけるAIの役割を探求することは、今後の研究において重要であり、特に多様な医療環境を考慮することで、AI駆動の解決策の開発が促進される可能性があります。AIモデルの精度と解釈可能性を向上させることが、実際の臨床実践への統合を促進し、AKI管理の効果を高めることが期待されます。