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2025-11-01 09:02:00
自動化された AI モデルは、免疫抑制剤の投与量を医師よりも正確に予測できます。ルーヴェン大学の研究チームは、臨床現場での研究でこれを証明しました。
移植を受けるすべての患者は、新しい臓器の拒絶反応を防ぐためにタクロリムスという薬剤を生涯服用しなければなりません。特に移植後の最初の数週間は、医師が薬の正しい用量を決定するのは簡単ではありません。薬が体に吸収される程度には大きな個人差があります。高すぎる用量は副作用を引き起こす可能性があり、低すぎる用量は臓器の拒絶反応を引き起こす可能性があります。
世界初
過去 3 年間にわたり、UZ ルーベンの医師たちは、腎移植後の患者に対するタクロリムスの正しい 1 日用量を自動的に計算する AI アプリケーションの開発に取り組んできました。病院内の AI モデルが中間ステップや人間のアクションなしで実行されるのは世界初です。対照研究では、意思決定支援アルゴリズムは実際に適用できる良好な結果をもたらしました。研究室が患者の毎日の血液結果を取得すると、AI モデルが薬の投与量を提案します。数学的モデルは、患者の医療パラメータを電子患者ファイル (KWS) から自動的に取得し、タクロリムスの推奨用量を電子処方箋に転送します。移植医師は投与量を検証するか拒否するだけで済みます。
このモデルは、ルーヴェン大学の工学部門と病院の IT 部門と協力して開発されました。研究者らはまず、315人の腎移植患者から履歴データを収集し、移植後最初の2週間の血中濃度に基づいて医師が提案したタクロリムスの用量を分析した。彼らはこれを使用して数学モデルを作成し、コンピューター シミュレーションでテストしました。シミュレーションの結果、コンピューターの方が医師よりも正確に投与量を予測できることが示された後、293 人の新規腎移植患者を対象とした実際のランダム化前向き臨床試験が実際に行われました。新規患者の 3 人に 1 人は医師から用量の推奨を受け、患者の 3 人に 2 人はアルゴリズムから用量の推奨を受けました。
潜在的
この研究は、AI モデルが対照群の医師よりも体系的により正確な線量を予測していることを証明しています。 99パーセント以上のケースで、医師はAIシステムの提案に従いました。また、AI 計算により、より迅速に理想的な血中濃度が得られ、変動が少なくなったため、医師がより迅速に最適な濃度に到達するためのユーザーフレンドリーなサポートが提供されました。最近発表された研究は、ルーヴェン大学の腎臓学者であるダーク・カイパース教授が主導したものです。
ダーク・カイパース教授：「コンピューターでのシミュレーションは、新規患者を対象とした研究でのコンピューターによる決定とほぼ同じでした。このシミュレーションでは、腎臓移植後の患者だけでなく、新しい肺、新しい心臓、骨髄移植を受けた移植患者についても、タクロリムスの正確な投薬量が確認されました。電子患者ファイルに統合された完全に自動化された AI モデルが、正しい投薬量をより適切に予測できるという臨床証拠が得られたのは初めてです。したがって、私たちはこれに多くの可能性があると考えています」今後は、抗生物質、化学療法、その他の薬剤の正確な用量を予測できる AI モデルの研究をさらに進めていく予定です。」
興味深いことに、AI モデルは個々の患者からの最新情報に基づいているため、最終的にはますます正確な投薬量の推奨を提供するようになります。長期的には、モデルが他の患者の過去のデータを考慮することはますます少なくなり、患者自身の最新のデータがますます考慮されるようになります。
コンピュータシミュレーション
アジアや米国の他の移植病院はすでにルーヴェン大学のモデルに関心を示している。同病院は現在、ルーヴェン大学の移植サービスで独自に使用するためにこのモデルをさらに開発するか、より広範な使用のためにさらに商業化するか、医療機器規制法に準拠する 2 つの選択肢を検討している。
写真: uz ルーヴェン
ダーク・カイパース教授: 「私たちが近年取り組んできた原理とプラットフォームが、このタイプの AI モデルを作成するのに正しい方法であることを証明しました。患者からの過去のデータに基づいてモデルを作成し、アルゴリズムの予測が人間の予測よりも正確であることをコンピューター シミュレーションで実証できれば、多額の費用と時間を節約できます。その逆も同様です。コンピューターでのシミュレーションが機能しない場合は、実際にテストを開始すべきではありません。」
#UZルーヴェンで世界初AIが腎移植後の正しい投薬量を予測