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欧州臨床微生物感染症学会による
クレジット: Pixabay/CC0 パブリック ドメイン
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今年の欧州臨床微生物学・感染症会議のプレ会議日に行われる新しい研究レビュー（ECCMID 2024）は、人工知能（AI）が病院内での感染症の発生に関する調査の速度と精度を向上させ、感染症の発生を阻止または予防するためのリアルタイム情報を提供できる可能性があることを強調します。 講演は、米国ミズーリ州セントルイスのワシントン大学医学部感染症部門のジョナス・マーシャル博士が行います。
マーシャル博士は、2017年末にスイスのベルン大学病院で始まり、2020年7月まで続いたバンコマイシン耐性エンテロコッカス・フェシウム（VRE）の流行を例に挙げ、メディアの大きな注目を集め、スイス史上最大の多剤併用感染症となった。耐性菌の発生。
発生に関する調査により、VRE に罹患した患者のほとんどが定着しており、感染していないことが明らかになりました (「静かな発生」)。 VRE患者の隔離には費用がかかる（隔離室が必要、 個人用保護具 およびベッドの閉鎖）。 そして、VRE のスクリーニングには多大な物流的および財政的努力が必要であること (スクリーニングは近接ベースで行われ、フロア全体がキャプチャされ、さらには病院全体にわたることもありました)。
その後、マーシャル博士と同僚は、 医療記録 発生期間の最初の 2 年間 (2018 年 1 月から 2019 年 12 月) に発生し、特定された (そしてほとんどが確認された) 危険因子 さまざまな統計手法を使用して VRE の定着を目指し、その後ネットワーク グラフ理論とグラフと呼ばれるフレームワークに移行しました。 ニューラルネットワーク （AIの一種）。
簡単に言うと、ネットワーク グラフは、ネットワーク内の個別の「ノード」 (患者、部屋、デバイスなど) 間の接続を検査し、たとえば、どのノードが最も接続されているか、どのノードが最も接続されているかなどを判断します。 最短経路 別のノードに送信します（したがって、アウトブレイクにおいてより大きな役割を果たします）。
マーシャル博士は、「アウトブレイクを分析するためのより伝統的な方法では、特定の介入を行うために必要な詳細を追加することなく、以前から知られており、多くの場合一般的な危険因子を確認する傾向があるシグナルが得られる可能性があります。」と説明しています。
予備的な情報から推測すると、 仕事 マーシャル博士は、現場では、AI ベースの分析が最終的にアウトブレイクにおける重要な疑問に対する答えを提供できる可能性があると考えています。たとえば、彼らの研究では、「心電図検査サービス」と「検査室 ZZ」が多くのやり取りの中心となっていることが示されました。したがって、感染の場所として機能した可能性が高く、その結果、その部屋/デバイス/人が消毒/介入の対象となる可能性があります。
しかし、今回の研究では、マーシャル博士は、すべての職業が、例えば看護職員のように患者との時間を記録しているわけではないため、すべての従業員のやりとりが記録されたわけではないと説明している（そのため、起こっている多くのやりとりについての理解にギャップが残っている）急性期病院内）。 最大限の情報を抽出するには、患者、従業員、訪問者、部屋、デバイス間のすべてのやり取りをキャプチャする必要があります。
また、マーシャル博士とその同僚は、ベルンのローカル データ インフラストラクチャに基づいて研究を行っています。彼らが説明する一般的なアプローチはあらゆる環境に使用できますが、特定の病院では、データが分析可能な形式であり、ラベル付けされていることを確認する必要があります。解釈を容易にする。
AIに入力させるには 感染症の流行 成功したとマーシャル博士は、病院チームは研究から運用に軸足を移す必要がある、つまり、アウトブレイクがリアルタイムで発生するのに合わせて AI ツールを導入し、改良する必要があると説明します (これは予測するのが簡単ではありません)。
同氏は、「このアプローチは、スクリーニングや対象を絞った消毒によって、周囲の患者や従業員、対処が必要な部屋や機器を特定できるため、多剤耐性菌に感染した個々の患者やそのような患者の小規模な集団にも役立つ可能性がある」と述べている。アウトブレイク管理における AI の利点 (そしてその最大の威力はどこにあるのか) は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの運用上の決定をより簡単、迅速、より正確に行えることです。」
マーシャル博士は講演の中で、医療データへの新しいアプローチ（ネットワーク グラフや時間グラフ ニューラル ネットワークなど）がアウトブレイク調査を次の段階に引き上げる枠組みを提供できることを強調します。 これにより、感染が発生する可能性が高い発生の特定の「ホット スポット」を特定し、発生と戦うためにこれらのホット スポットをターゲットにするツールを提供できます。 同氏は、「感染予防の専門家にこの支援がほぼリアルタイムで提供されれば、アウトブレイクへの対応能力は劇的に向上するだろう」と結論づけた。
欧州臨床微生物感染症学会提供
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#は病院内での感染症の発生に対する対応のスピードと精度をどのように向上させさらには感染症を防ぐことができるのか
2024-02-27 23:00:01