AIが看護師の観察データを解析して患者のリスク低減 研究チームが開発したAIツール「CONCERN Early Warning System (CONCERN EWS)」は、看護師のシフトノートを解析することによって、患者の健康状態が悪化したり急激な危機に瀕しているかを早期に特定します。 2020年から2022年にかけて、6万人以上の患者を対象とした臨床試験では、このAIツールが患者の死亡リスクを35%以上低下させ、平均入院期間を半日以上短縮することが示されました。さらに、CONCERN EWSを使った病院での患者の敗血症リスクは7.5%減少しました。 4月に『Nature Medicine』誌に掲載された論文では、コロンビア大学とペンシルベニア大学の研究者が、この機械学習アルゴリズムの機能について詳しく解説しています。AIは自然言語を理解し、患者の電子診療記録（EHR）に記載された内容を読み取りますが、その最大の革新点はメタデータを解析することです。 具体的には、看護師が患者の色が少し変わった、体力が落ちている、または意識がはっきりしていないと感じたら、頻繁に患者を見に行ったり、特定の薬物投与を延期したりする判断をします。CONCERN EWSは、こういった微細な決定を取り入れ、各EHRエントリーの日時や場所などのメタデータからパターンを見つけ出し、患者の健康状態が悪化している可能性を示す兆候を検知します。 研究の著者で、コロンビア大学のバイオメディカル・インフォーマティクスと看護学の准教授、サラ・ロセットティ氏によると、CONCERN EWSは看護師の洞察力をデジタルデータとして捉え、患者の入院期間を平均11%短縮するのに貢献しました。 このツールはマサチューセッツ州とニューヨーク州の4つの病院で使用され、従来の方法よりも42時間も早く問題の兆候を検知できることが確認されています。早期発見により、医療チームは患者の健康に重大なリスクが生じる前に介入することができます。 5月には、CONCERN EWSの優れた成果が認められて、米国看護協会基盤の「ナーシング再考イニシアチブ」助成金の3つの受賞プロジェクトの一つとなりました。総額150万ドルの助成金の一部を受け取り、子供向けのモデルを開発する予定です。 今後の展望 研究チームは、この助成金を使って、Children’s Hospital Coloradoとの提携を進めて子供向けのCONCERN EWSを作成し、コミュニティ病院での評価を実施する予定です。 CONCERN EWSの詳細なニュースカバレージや技術に関するビデオを見ることが可能です。