輸血反応の特定と予測における人工知能の利用と臨床管理への影響：モデルと応用の系統的レビュー
カテゴリ：手術支援
公開日：2025年10月29日
タイトル：Artificial intelligence in the identification and prediction of adverse transfusion reactions(ATRs) and implications for clinical management: a systematic review of models and applications.
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Oct 28; 25(1): 396.
概 要：
本研究は、輸血反応（ATR）の特定と予測における人工知能（AI）の応用に関する証拠を統合し、これらのツールを臨床管理に活用する際の実現可能性と効果を検討することを目的としています。輸血に伴う有害事象は依然として臨床現場で発生しており、患者の安全性向上が求められています。系統的レビューは、過去10年間に発表された英語の文献を対象に行われました。
方 法：
本系統的レビューはPRISMA 2020ガイドラインに従って実施されました。PubMed、Scopus、Web of Scienceデータベースから、ATRの特定と予測におけるAIの応用に関する記事を収集し、分析しました。含まれた研究の質はQUADAS-AIツールを用いて評価され、結果は記述的に示されています。
結 果：
24件の研究が含まれ、AIモデルは主に輸血リスクと結果、リスクおよび調整因子、輸血量と強度、ATRの分類と抽出の4つの主要な領域で適用されました。モデル評価指標としては、AUROCと感度が最も重要であり、それぞれ9件の研究で報告されました。ランダムフォレスト（RF）モデルが他のモデルよりも頻繁に使用されましたが、AIに基づくアクティブ管理システムの開発や臨床評価を明示的に扱った研究はありませんでした。
結 論：
ATRの発生には、個々の患者要因と輸血量が重要な役割を果たすことが示されました。今後の研究では、電子健康記録（EHR）と統合された臨床意思決定支援システム（CDSS）の利用や個別化医療アプローチの導入が必要です。また、AIに基づくアクティブ管理システムの実装や臨床評価に関する研究の欠如、特に小児患者に関する研究の不足が指摘されました。