「患者写真から手術部位感染を高精度で検出するAIシステムを開発」

AIツールが患者が提出した写真から手術部位感染を検出 メイヨー・クリニックの研究チームは、患者が提出した術後傷写真から手術部位感染（SSIs）を高い精度で検出できるAIシステムを開発しました。この研究は、『外科年報』に発表され、患者提交画像の自動評価と早期感染発見の可能性を示し、手術後の診断プロセスに大きな変革をもたらす可能性があります。 研究チームは、手術切創の自動的な特定、画像品質の評価、感染兆候のフラグ付けを担うAIベースのパイプラインを開発しました。このシステムは、9つのメイヨー・クリニック病院での6,000人以上の患者から提供された20,000枚を超える画像を基にして訓練されました。 「外来患者における手術切創のモニタリングの需要が増加していることに着目し、早期対応のための解決策として開発を進めました」と述べるのは、メイヨー・クlinikの肝胆膵脾外科外科オニコロジストであるコーネリアス・ザイルズ博士です。「現在、このプロセスは医療従事者が行っていますが、時間 hangs がかかるため治療の遅延につながることがあります。当社のAIモデルは、これを自動化し、患者とケアチーム間のコミュニケーションを改善することで、早期発見を可能にします。」 AIシステムは、2段階のモデルを使用しています。第一段階では、画像内に手術切創があるかどうかを検出し、第二段階では、その切創が感染の兆候を持っているか否かを評価します。Vision Transformerを用いたこのモデルは、切創の検出で94%、感染の識別で81%の精度を達成しました。 「AIアシステッド的手術後の創傷ケアの基礎を築くことができました。これは特に外来手術やオンラインでのフォローアップが増えている現代において重要です」と、メイヨー・クリニックの肝胆膵脾外科フェローであるハラ・ムアディ博士は述べています。「これにより、患者は迅速な対応または早期問題発見が可能になり、医療従事者は最も重要な症例への注意力を優先できます。」 技術の潜在的な影響 このAI工具は、患者が自宅で回復する際に迅速な反応を得られ、診断遅延を減らし、より良いケアを提供できるようになる可能性があります。また、サブティルな感染兆候を検出するアルゴリズムの開発にも道を開き、早期治療により合併症のリスク低下とコスト削減につながります。 ホジャット・サレヒネジャド博士、ケルン健康ケアデリバリ科学センターのシニアアソシエイトコンサルタントは、「私たちは、開発したAIモデルと、それを訓練した大量のデータセットが、手術後のフォローアップの提供方法を根底から変える潜力を持っていると期待しています。将来的には、このツールが日常的手術ケアにどのように統合されるかを評価するプロスペクティブな研究が進行中です」と語りました。 本研究では、アルゴリズムの偏りに対する懸念を解決する形で、多様な患者グループに対して一貫した性能を示しました。研究成果は有望ですが、さらなる検証が必要との指摘も出ています。 メイヨー・クリニックは、米国最大級の非営利病院組織の一つで、最先端の医療研究と患者ケアを提供しています。このAI技術は、医療従事者から高く評価されており、将来的な展開に大きな期待が寄せられています。