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2025-11-14 07:34:00
マキシマ MC とアイントホーフェン工科大学の研究者は、未熟児が重篤な感染症を発症するかどうかを、最初の症状が現れる 6 時間前までに早期に予測できる人工知能モデルを開発しました。これらの感染症は、新生児集中治療室 (NICU) における死亡および合併症の主な原因です。エラスムス MC ソフィア小児病院とアメリカの大学病院と協力して、2 つのモデルをテストしました。
あるモデルでは、心拍数、呼吸、動きなどの複数の身体機能を使用していました。もう 1 つの深層学習モデルは、心拍数間隔 (RR 間隔) のみを調べました。ディープラーニング モデルは、それが開発された病院、Máxima MC で最も効果的に機能しました。
他の病院、特に米国では、設備、患者数、治療プロトコルの違いにより精度が低下しました。ただし、心拍数間隔のみを分析するモデルは引き続き比較的良好なパフォーマンスを示しており、このようなモデルは病院間の変動に対してより堅牢であることが示唆されています。
コラボレーションと標準化
の 勉強
は、測定方法とケアプロトコルの標準化の重要性を強調しています。国内外の病院間のデータ交換を改善することの重要性も明らかになりました。なぜなら、実際に広く適用できる堅牢な予測モデルを開発するには、より大規模で多様なデータセットしか使用できないからです。
この研究は、マキシマ MC、TU/e、フィリップス、カタリーナ病院、ケンペンヘーゲのパートナーシップであるアイントホーフェン メッドテック イノベーション センター (e/MTIC) の一環です。 HASTA プロジェクトは e/MTIC 内に設立され、ケア、テクノロジー、研究が連携して、脆弱な新生児のケアを根本的に改善します。アイントホーフェン大学基金、マキシマ MC 基金、ネモ ヘルスケア、オランダ ハイテク | からの資金援助を受けています。 TKI HSTM はまた、研究者の Zheng Peng がロッテルダムと米国の病院で AI モデルをテストすることを許可しました。
AIモデルによる予測
今年の初めに、チップソフトがフェルドホーフェンのマキシマ MC の新生児集中治療室 (NICU) と協力しているという事実について報告しました。 AIモデルを開発しました 超早産児における未熟児網膜症（ROP）のリスクをより正確に予測するために。 ROP は網膜の血管が異常に発達すると発生し、視力障害や失明につながる可能性があります。
現在、生後30週未満のすべての未熟児は定期的に検査を受けています。これは、眼科医によって網膜が繰り返し検査される、骨の折れる痛みを伴う検査です。 AIモデルは、検査値、継続測定値（体温、心拍数、酸素飽和度）、基本情報（体重、生年月日）などの電子カルテ（HiX）のデータを使用します。
#モデルは未熟児の重篤な感染症を予測できる