AI強化デジタルネットワークによる前病院緊急支援：地域介入研究
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2025年10月23日
タイトル：A Novel Artificial Intelligence-Enhanced Digital Network for Prehospital Emergency Support: Community Intervention Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Jan 23; 27: e58177. doi: 10.2196/58177. Epub 2025 Jan 23.
概 要：
本研究は、緊急患者輸送システムの効率化を目指し、AIを活用した新しいデジタルプラットフォーム「CONNECT-AI」を導入しました。このシステムは、前病院段階での医療情報のリアルタイム共有を支援し、患者輸送の遅延を減少させることを目的としています。韓国の2地域で行われたこの非ランダム化対照介入研究では、16週間の介入期間と対照期間を設け、患者の輸送遅延の割合を評価しました。
方 法：
CONNECT-AIシステムは、現場からのリアルタイム患者データと病院のリソース情報を収集し、5G通信技術とIoTデバイスを使用して、救急医療提供者に3つの主要なAIサービスを提供しました。これには、応急処置の指導、重症患者の予測、最適な転院病院の推奨が含まれます。地域ごとに介入と対照の期間を設け、患者の輸送遅延の割合を主要評価指標として分析しました。
結 果：
分析対象となったのは14,853人の患者で、介入群の中央値輸送時間は10分、対照群は9分でした。輸送時間の異常値（75％超）の発生率は、地域1では介入群が高かったものの、地域2では有意に減少しました。発熱や呼吸器症状を持つ患者では、システムを使用した群で異常値が有意に減少しました。リアルタイムで病院からの受け入れ信号を受けた患者では、異常値の割合が有意に低下しました。死亡率は対照群で1.5％、介入群で1.1％でしたが、システムを用いた最適な病院転送群では死亡率が有意に低下しました。
結 論：
本デジタル緊急医療システムプラットフォームは、AIとリアルタイム情報共有を活用して緊急患者輸送を改善する新しいアプローチを提供します。特定の患者群において改善が見られましたが、多様な医療環境での利点を完全に実現するためにはさらなる研究と改良が必要です。