臨床悪化に対するAIベースの分析のランダム化比較試験
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：A randomized controlled trial of artificial intelligence-based analytics for clinical deterioration
雑誌名：Sci Rep. 2026 Feb 05; doi: 10.1038/s41598-026-39051-z. Epub 2026 Feb 05.
概 要：
本研究は、急性期心臓病医療・外科病棟における医療および外科患者の臨床悪化イベントからの解放時間に対するAIベースの予測分析の受動的表示の効果を評価することを目的としたプラグマティックなランダム化比較試験です。10,422件の入院訪問が、リスク軌道の表示を行う介入群と通常の医療を受ける対照群に無作為に割り当てられました。主要な分析では、臨床悪化イベント（死亡、緊急ICU転送、緊急気管挿管、心停止、緊急手術）の発生を比較しました。リスクスコアが大きく上昇した患者は、平均入院期間が2倍長くなりましたが、群間で主要な結果に変化はありませんでした。
方 法：
この研究は、85床の心臓病および心臓外科病棟で行われたプラグマティックなランダム化比較試験です。介入群はリスク軌道の表示を受け、対照群は通常の医療を受けました。主要評価指標は、臨床悪化イベントの発生と入院21日後の死亡率でした。
結 果：
介入群と対照群間で主要な結果に変化は見られませんでしたが、臨床イベントが発生した患者の中では、介入群でのイベントフリー時間が多かったものの、統計的有意性には達しませんでした。患者の11%が表示ベッドへの転送を選択し、分析から除外されました。
結 論：
AIベースの予測分析の受動的表示は、患者の転帰を改善しませんでした。今後の研究では、臨床医の解釈やケアプロセス、コミュニケーションの実践を理解することに焦点を当てる必要があります。