重度の肺感染症である肺炎は世界で最も深刻な死因の一つだが、診断は依然として困難である。これを解決する新たなアプローチが、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の研究チームによって発表された。同チームは、生成型AIと遺伝子バイオマーカーを組み合わせた手法で、重体患者の肺炎を高精度に診断することに成功した。 この新技術は、患者の電子カルテに記録された臨床データを生成型AIが分析し、同時に下気道感染の指標となる特定の遺伝子発現パターン（バイオマーカー）を検出する。AIは膨大な医療記録からパターンを学習し、肺炎の可能性を評価。一方、バイオマーカーは感染の生物学的証拠を提供する。両者を統合することで、従来の診断方法に比べて誤診や見逃しを大幅に削減できる。 特に注目すべきは、このアプローチが抗菌薬の過剰使用を防ぐ可能性を秘めている点だ。現在、肺炎と誤診されたケースで抗菌薬が投与されることが多く、耐性菌の拡大を招いている。この新手法により、本当に感染している患者にのみ薬を投与できるようになり、医療現場での適正使用が進むと期待されている。 研究チームは、今後このシステムを臨床現場に実装し、さらなる検証を進める予定。この取り組みは、AIと遺伝子情報の融合が、感染症診断の精度を飛躍的に高める可能性を示している。