顕微鏡から抗菌薬の決定へ：重症感染症における臨床に基づいたロードマップ
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年4月29日
タイトル：From microscopy to antimicrobial decisions: a clinically grounded roadmap for critical care infectious diseases
雑誌名：Front Artif Intell. 2026; 9: 1807400. doi: 10.3389/frai.2026.1807400.
概 要：
集中治療室（ICU）では、抗生物質の投与が極度の不確実性の中で始まることが多いです。発熱、白血球増加、低血圧、臓器機能障害は細菌感染を示唆しますが、同様の所見は誤嚥、手術後の炎症、薬剤反応、無菌性全身炎症でも見られます。培養検査には時間がかかり、抗生物質投与後はその結果が減少します。迅速な分子検査やメタゲノミクスは有用な情報を提供しますが、複雑な結果の解釈が求められます。本レビューは、感染症における人工知能（AI）をICUの意思決定支援として位置づけ、特に敗血症を主な事例として、病原体信号と宿主反応信号を分けて検討します。
方 法：
本研究は、ICUにおける敗血症を主な使用事例とし、神経クリティカルケアを挑戦的な環境として扱います。データは、病原体信号と宿主反応信号に分けられ、最初の72時間における6つの決定（開始するか一時停止するか、初期スペクトルの選択、再評価と絞り込み、診断とソースコントロールの強化、高リスクの耐性菌や侵襲性病原体への対応、安全な中止）にマッピングされます。
結 果：
AIは、グラム染色支援、培養プレートのトリアージ、尿培養スクリーニング、感染に特化したデジタル病理学、宿主反応分類器、選択されたメタゲノミクスにおいて最も信頼性があります。出力を行動可能にする要素には、キャリブレーションされた確率、確実性の明示、病院や機器間での検証、適切な治療までの時間、抗生物質使用日数、72時間以内の減薬が含まれます。
結 論：
本レビューは、ICUにおける感染症管理におけるAIの役割を強調し、臨床現場での迅速な意思決定を支援するための具体的な道筋を示しています。