ICU における機械学習: 血流感染症における死亡率の予測 (ICU:集中治療室) (ICU)

カルバペネムは、多剤耐性グラム陰性病原体によって引き起こされる重篤な感染症の治療に使用される最終手段の抗生物質の 1 つです。 カルバペネム耐性グラム陰性桿菌（CR-GNB）による感染症は過去 10 年間で蔓延し、公衆衛生に深刻な脅威をもたらしています。 カルバペネム耐性腸内細菌科 (CRE)、カルバペネム耐性アシネトバクター バウマニ (CRAB)、およびカルバペネム耐性緑膿菌 (CRPA) は、世界中の抗生物質耐性菌の優先リストの上位にあります。 CR-GNB は、菌血症、尿路感染症、肺炎、腹腔内感染症などの広範囲の感染症を引き起こします。 カルバペネム耐性血流感染症は罹患率と死亡率の重大な原因であり、治療における治療選択肢は非常に限られています。 集中治療室で監視されている患者の危険因子を評価することにより、予後を予測できるスコアリングシステムは、現在使用されている効果的な抗生物質の早期適用とタイムリーな血行動態サポートを確保することで、死亡リスクを低減します。

ビッグデータの蓄積とデータストレージ技術の進歩により、私たちの生活に浸透した革新的で実用的な機械学習手法は、医療分野で優れた予測パフォーマンスを実証しています。 集中治療室で監視されている患者の死亡率を予測するために開発された機械学習ベースのモデルは文献で入手可能であり、患者への早期介入の機会を提供します。

私たち自身の患者データを使用して、集中治療室では、死亡の有無にかかわらず、血流感染症の患者を 2 つのサブグループに分けて遡及的に検査し、比較します。 私たちは、機械学習ベースのモデルを使用して、カルバペネム耐性グラム陰性桿菌血流感染症で発症する可能性のある死亡率を予測することを目指しています。