2,000件の匿名カルテから精度85%の術後感染予測モデルを構築

2,000件の匿名カルテから精度85%の術後感染予測モデルを構築
細菌やウイルス、寄生虫などの感染によっておこる病気、感染症は危険である。同じ施設を利用する多くの患者の生命に脅威をもたらす可能性があり、これを防ぐことはすべての病院・医療機関にとって重要課題である。
手術では、術後感染症リスクの低下を目的とした抗菌薬の予防的投与が有効だ。が、多量投与は薬剤費への影響が大きく、耐性菌が発生・増殖するリスクを高くする。耐性菌による死亡者数は外国文献(PDF)によれば世界で年間70万人にのぼり、'50年には1,000万人――。ゆえに日本政府は薬剤耐性(AMR)対策アクションプランの策定、抗菌薬適正使用支援に対する'18年度診療報酬化(参考資料)などを行っている。 そのうえで、適切な患者に適切な薬を適切な量、適切な期間投与することが重要だという。新潟大学とNECソリューションイノベータは、AI(人工知能)を活用し、消化器外科患者の手術後感染(術後から退院...

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