生成的人工知能を用いた中心静脈関連血流感染の特定
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：Using generative artificial intelligence to identify central line-associated bloodstream infections
雑誌名：Clin Infect Dis. 2025 Nov 19; doi: 10.1093/cid/ciaf636. Epub 2025 Nov 19.
概 要：
本研究は、中心静脈関連血流感染（CLABSI）の監視において、生成的人工知能（AI）が感染の特定を支援できるかを検討しました。米国の病院ではCLABSIの監視が義務付けられていますが、手動でのチャートレビューが必要です。11の病院で行われた後ろ向きコホート研究では、24人の感染管理看護師と医師が220件のCLABSIおよび非CLABSIの細菌血症をレビューしました。AIを用いたレビューの精度と効率を評価しました。
方 法：
本研究は、標準化されたプロンプト、臨床データ、およびCDCの定義を用いた後ろ向きコホート研究です。AI支援レビュー、AI単独レビュー、再度の専門家レビューの3つの方法を比較しました。いずれのレビュー方法においても、意見の不一致は2人の専門医による審査パネルで判断されました。
結 果：
AI支援レビューの全体的な精度は93.2%（205/220）で、AI単独レビューは90.0%（198/220）、再度の専門家レビューは88.2%（97/110）でした。AI支援レビューは中央値14分で完了し、専門家レビューは25分かかりました。AI支援レビューは52%のケースで低い労力と報告され、72%のケースでやや客観的または非常に客観的と評価されました。
結 論：
AIを用いたCLABSIの検出は、従来の方法と同等以上の精度を持ち、専門家に好まれ、迅速で変動が少ないことが示されました。AI支援レビューは、医療関連感染の報告を改善する可能性があります。