MEDICINE & AI

タイトル：Artificial intelligence in the identification and prediction of adverse transfusion reactions(ATRs) and implications for clinical management: a systematic review of models and applications. 雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Oct 28; 25(1): 396. doi: 10.1186/s12911-025-03232-z. 概　要： 本研究は、臨床現場における輸血反応（ATR）の識別と予測における人工知能（AI）の応用に関する証拠を統合し、これらのツールを活用した臨床管理の実現可能性と効果を検討することを目的としています。輸血反応は患者の安全性において依然として重要な課題であり、AIはこれらの合併症を検出・予防する有望な手段として浮上しています。 方　法： この系統的レビューはPRISMA 2020ガイドラインに従って実施されました。過去10年間に発表された英語の文献を対象に、PubMed、Scopus、Web of ScienceデータベースからAIの輸血反応の識別と予測に関する記事を収集し分析しました。含まれる研究の質はQUADAS-AIツールを用いて評価され、結果は記述的に示されています。 結　果： 24件の研究が含まれ、AIモデルは主に輸血リスクと結果、リスクおよび調整因子、輸血量と強度、ATRの分類と抽出の4つの主要領域で適用されました。モデル評価指標としてはAUROCと感度が最も重要で、各9件の研究で報告されました。ランダムフォレスト（RF）モデルが最も頻繁に使用されましたが、AIに基づくアクティブ管理システムの開発や臨床評価を明示的に扱った研究はありませんでした。研究の大半は血液学分野で行われ、次いで心臓病学、外科、ICUユニットが続きました。 結　論： ATRの発生には個々の患者要因と輸血量が重要な役割を果たします。今後の研究では、電子健康記録（EHR）と統合された臨床意思決定支援システム（CDSS）の活用や個別化医療アプローチの導入が必要です。また、AIに基づくアクティブ管理システムの実装や臨床評価に関する研究の不足、特に小児患者などの脆弱な集団に関する研究の不足が明らかになりました。