MEDICINE & AI

タイトル：Artificial intelligence in triage of COVID-19 patients 雑誌名：Front Artif Intell. 2024; 7: 1495074. 概　要： 本研究は、COVID-19患者の臨床結果を予測するために異なる機械学習アルゴリズムの性能を評価しました。2019年に始まったCOVID-19は、翌年にはパンデミックとなり、重症化リスクの高い患者を特定するシステムが資源の最適配分に寄与する可能性があります。入院時の臨床データを用いて、軽症と重症の患者を予測することを目的としました。重症は集中治療室への入室、気管挿管、または死亡に至るケースと定義しました。システムは80%の精度を達成し、受信者動作特性曲線（AUC）は91%、陽性的中率は87%、陰性的中率は82%でした。この結果は、低コストの臨床検査と検査データに基づいており、AIを用いた予測システムが効果的なトリアージ方法として実装可能であることを示しています。 方　法： 本研究は、パンデミック中に呼吸器症候群で入院した患者を対象とした前向き多施設コホート研究です。入院時の臨床データを使用して、軽症と重症のCOVID-19患者を予測するために機械学習アルゴリズムの性能を評価しました。主要評価指標は、精度、AUC、陽性的中率、陰性的中率です。 結　果： システムは80%の精度を達成し、AUCは91%、陽性的中率は87%、陰性的中率は82%でした。入院時のデータのみを使用したにもかかわらず、低い偽陽性率と許容可能な精度が観察され、AIを用いた予測システムの実装が可能であることが示されました。 結　論： AIを用いた予測システムは、COVID-19患者のトリアージにおいて効果的であり、重症化リスクの高い患者を特定するための実用的な手段となる可能性があります。このアプローチは、医療資源の最適化に寄与することが期待されます。