病院内での静脈血栓塞栓症を減少させるためのAI駆動の臨床意思決定支援：試験プロトコル
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：AI-Driven Clinical Decision Support to Reduce Hospital-Acquired Venous Thromboembolism: A Trial Protocol
雑誌名：JAMA Netw Open. 2025 Oct 01; 8(10): e2535137. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.35137. Epub 2025 Oct 01.
概 要：
病院内での静脈血栓塞栓症（HA-VTE）は、米国の入院患者における予防可能な死亡の主要な原因です。これまでのリスクモデルによるHA-VTEの予測試みは多くありますが、どのモデルも他を上回ることはなく、予防策の決定における効果は不明です。本研究は、都市部および農村部の病院でAI駆動の臨床意思決定支援（CDS）がHA-VTEの発生率を低下させる効果を評価するための無作為化臨床試験を実施することを目的としています。
方 法：
この平行群、単盲検、実用的無作為化臨床試験は、2025年10月1日から2027年9月30日まで、テネシー州のバンダービルト大学医療センターで実施される予定です。対象は、医療、外科、集中治療室に入院した18歳以上の成人患者で、VTEのリスクが高いとされ、深部静脈血栓症予防に対する禁忌がない患者です。患者は、電子健康記録内で1:1に無作為化され、VTE-AI駆動のCDS（介入群）または従来のリスク評価による標準ケア（対照群）を受けます。
結 果：
主要評価項目はHA-VTEの発生率です。二次評価項目には、入院期間、再入院率、安全性、出血イベントなどのプロセス指標が含まれます。結果は記述統計を用いて分析され、ポアソン回帰を用いて比較されます。
結 論：
この研究は、AI駆動のCDSがHA-VTEの発生率を効果的に低下させるかどうかを明らかにする初の試みの一つです。また、都市部と農村部で同じAIモデルの有用性についての洞察も提供することを目的としています。研究結果と統計コードは、査読付き出版物およびClinicalTrials.govを通じて一般に公開される予定です。