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| AUC85%の予測を達成 |
東京, 2019年1月22日 - (JCN Newswire) - 国立大学法人新潟大学（医療情報部 教授：赤澤宏平、薬剤部：中澤香子、以下新潟大学）とNECソリューションイノベータ株式会社（本社：東京都江東区、代表取締役 執行役員社長：杉山 清、以下NECソリューションイノベータ）は、AIを活用し、消化器外科手術患者の手術後感染(注1)を予測するモデルの検証を行いました。
本検証ではNECの最先端AI技術群「NEC the WISE」(注2)の1つである「異種混合学習技術」(注3)を活用しており、新潟大学医歯学総合病院の消化器外科手術で入退院した患者、約2,000人の電子カルテのデータを匿名化して用いました(注4)。
その結果、精度指標を示すAUC（注5）85%を達成する手術後の感染を予測するモデルを構築しました。
今後も両者は、医療現場の様々な課題に対し、AIを活用することで、新たな価値を創造し、安全・安心な医療現場の実現や医療の発展への貢献を目指します。
背景
感染症は多くの患者の生命に脅威をもたらすこともあり、感染症を防ぐことは、すべての病院にとって重要な課題とされています。
手術においては、術後感染症のリスクを低下する目的で、抗菌薬の予防的投与が有効ですが、抗菌薬の多量投与は薬剤費への影響が大きく、また、耐性菌が発生・増殖するリスクが高くなります。耐性菌による感染症での死亡者数は、現在、世界で年間70万人にのぼり、2050年に推定される死亡者数は1,000万人と予想されています（注6）。そのため、政府は薬剤耐性(AMR)対策アクションプランの策定（注7）、院内感染の抗菌薬適正使用支援に対する2018年度診療報酬化（注8）などの施策を行っております。
このような状況から、適切な患者に適切な薬を適切な量、適切な期間投与することが重要とされています。
今回の検証内容
消化器外科で手術をした患者において、手術後感染と関係する因子の検証、及び手術後感染を予測しました。検証には予測の根拠を可視化することができるNECの最先端AI技術群「NEC the WISE」の1つである「異種混合学習技術」を活用しました。その結果、AUC85%の予測精度を達成する手術後の感染予測モデルを構築しました。また、手術後の感染に関係する年齢、BMI、使用薬剤、手術時間などの因子が可視化されました。
使用データ
匿名化を施した2013年から2017年に新潟大学医歯学総合病院の消化器外科手術で入退院した約2,000人の電子カルテデータ
今回の検証結果を踏まえて、構築した予測モデルを活用し、入院から手術終了までの電子カルテデータより手術後感染患者の早期予測の支援を目指します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/press/20190122/index.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
トピック: Press release summary
Source: NEC Corporation
セクター: Cloud & Enterprise
https://www.acnnewswire.com
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