小児救急部におけるベンダー開発の人工知能敗血症モデルの早期臨床評価
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年1月29日
タイトル：Early clinical evaluation of a vendor developed pediatric artificial intelligence sepsis model in the emergency department
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2025 Oct 01; 32(10): 1542-1551.
概 要：
本研究は、ベンダーが開発した小児救急部の敗血症予測モデルの独立した外部検証を目的としています。2021年1月1日から2024年4月1日までの間に、2つの救急部サイトで行われた回顧的横断研究において、モデルスコアが閾値を超えた際に看護師向けの警告が表示され、臨床医が敗血症ハドルを呼びかける仕組みを導入しました。介入前後でのモデルの予測性能を比較し、抗生物質投与までの時間やICU入院率などのケアプロセスと患者のアウトカムを評価しました。
方 法：
本研究は、2021年1月1日から2024年4月1日までの間に2つの小児救急部サイトで行われた回顧的横断研究です。介入前のコホートは268,102件の救急訪問と741件の敗血症ケース、介入後のコホートは331,061件の救急訪問と1114件の敗血症ケースで構成されました。主要評価指標には、抗生物質投与までの時間、初回輸液ボーラスまでの時間、30日死亡率、EDからICUへの入院率、ICUフリー日数が含まれました。
結 果：
介入後、抗生物質投与までの平均時間は112分から102分に減少し（P=0.05）、初回ボーラスまでの時間も16.7分短縮されました（P=0.03）。30日死亡率は6%から4%に減少し、EDからICUへの入院率は87%から84%に減少しましたが、統計的有意性には達しませんでした。
結 論：
ベンダー開発の小児救急部敗血症モデルを実施した結果、輸液ボーラスまでの時間が有意に短縮され、抗生物質投与までの時間も改善が見られましたが、死亡率やICU関連指標には有意な変化はありませんでした。外部で開発されたモデルを実施する際には、地域のワークフローや患者集団が影響し、報告された性能指標を現実に適用することが難しいことが示唆されました。