エンドエバー・ヘルスとノースウェスタン大学の研究チームが、重篤な病状の入院患者に見られる未診断が進む致死性の呼吸器症候群「急性呼吸窮迫症候群（ARDS）」を早期に発見するための人工知能（AI）ツールを開発した。このAIは、過去の症例データをもとに93％の精度でARDSを特定できており、今後、現時点で治療中の患者を対象に実地試験が行われる予定だ。 ARDSは、肺の炎症が極めて強く進み、血管から肺胞に液体が漏れ出す状態。これにより酸素の取り込みが困難になり、「乾いた土地で溺れる」ような状況が生じる。死亡率は最大46％に達し、生存者でも肺の瘢痕や認知機能障害が残るケースが多い。COVID-19の重症例でも主な死因の一つとして知られる。特に、若年層でも発症するため、診断の遅れは深刻な結果を招く。 研究を主導したエンドエバー・ヘルスの呼吸器専門医、カーティス・ウィス医師は、ARDSは他の疾患と症状が似ており、診断が難しいと指摘。特に集中治療室（ICU）の医師は多数の患者を管理する中で、血中酸素値、胸部X線、敗血症や肺炎の有無といった複数の情報を統合して判断する必要があるが、情報過多のため見落としが起きやすいと説明する。 このAIツールは、生成型AI（例：ChatGPT）ではなく、既存の医療記録（検査結果、画像など）からパターンを学習し、ARDSの兆候が揃っている可能性を医師に警告する仕組み。診断は行わず、医師の判断を補助する「アラートシステム」として機能する。 例えば、心不全とARDSは肺に液体がたまる点で似ているが、治療法は異なる。ARDS患者には体位変換（仰向けから横向き）が効果的だが、心不全患者には負担がかかる。AIが早期にアラートを出すことで、適切な治療が迅速に開始され、死亡率の低下が期待される。 現在の精度は93％の正答率、17％の偽陽性。研究チームは、重症度を考慮し、誤って診断されるリスクよりも、見逃すリスクを減らすことを優先。ウィス医師は「ARDSを発見できなかった患者を1人も出さないために、少し余計なアラートが出ても構わない」と語っている。今後、リアルタイムでの診断支援を実現するための臨床試験が進められる。