急性透析の性能と提供を最適化するための機械学習および人工知能アルゴリズム (SMART DIALYSIS)

研究背景と根拠：

集中治療室（ICU）に入院した患者の約10〜15％で急性透析が必要となります。 急性透析は、持続的腎代替療法（CRRT）、間欠的血液透析（IHD）、またはスロー・ロー効率透析（SLED）の形をとることがあります。 世界的に、CRRTは急性透析の主要な形態であり、急性透析の75％以上がCRRTです。

ICUにおける急性透析の適用は、患者の転帰不良と関連しています。 医療技術とケアの進歩にもかかわらず、死亡率は40〜60％のままであり、これは重症急性呼吸窮迫症候群（ARDS）で観察される転帰と同様です。 さらに、患者が重篤な疾患を生き延びた場合でも、最大10％の患者が継続的な長期慢性透析療法を必要とします。 これは、重篤な疾患の生存者の生活の質に大きな影響を与えるだけでなく、その家族にも重要な影響を与え、しばしば仕事や住居の状況の変化、および透析センターにより近い場所への移転を必要とします。 これは、重要な医療費と社会的コスト（カナダのアルバータ州では約10万ドル/患者/年）だけでなく、これらの患者の健康関連の生活の質の非常に重要な低下をもたらします。 現在、急性透析の最適な開始に関する証拠は存在しますが、様式の移行時期やこの療法からの解放を予測する証拠は不足しています。 アルバータ州でConnect Care（EPIC、ウィスコンシン州、米国）のような完全に統合された電子臨床情報システム（eCIS）を使用することで、患者と急性透析のニーズを予測する可能性のある予測アルゴリズムを開発することができます。

一度急性透析が開始されると、いくつかの要因が急性透析後の腎臓回復に影響を与える可能性があります。 透析中低血圧は主要な修正可能な要因として特定されていますが、残念ながら、正確に予測する能力が限られている要因です。 これは対処されなければならない重要な知識のギャップです。 これは以前に私たちの研究チームによって、急性透析、特にIHDとSLEDにおいて最も重要な主要業績評価指標（KPI）の一つとしても特定されています。 CRRTについては、フィルター寿命が最も重要で研究されたKPIとして特定されています。 これらのKPIは両方とも、現在進行中のQUALITY CRRTおよびDIALYZING WISELYプログラムで使用され、重篤な患者への急性透析のパフォーマンスと提供を改善しています。 これらの2つのプログラムはアルバータ州全体で成功裏に実施され、急性透析のためのこれらの継続的品質改善イニシアチブの次のステップ、SMART DIALYSISプログラムを開始するために必要なインフラストラクチャを確立しました。

最近、コンピューターと機械処理の進歩により、患者の管理を支援し、医療の提供を最適化できるスマートマシン、デバイス、学習アルゴリズムの開発を特徴とする第4次産業革命が起こりました。 機械学習（ML）と人工知能（AI）アルゴリズムは以前に医学で使用されていましたが、集中治療腎臓病学への実装は始まったばかりです。

現在のイニシアチブは主にパターン認識とリスク予測に焦点を当てています。 このプログラムは4つの異なる段階を含みます。

第1段階では、QUALITY CRRTおよびDIALYZING WISELYプログラムからの作業を継続し、急性透析様式間の移行、終了、および急性透析からの解放の試みに関する決定、透析中低血圧の発生率、およびICUにおけるフィルター凝固のタイミングを取り巻く状況をよりよく理解することを目指します。

第2段階では、臨床医がよりよく予測し管理するためのモデルとそれに続く臨床意思決定支援（CDS）ツールおよび/またはベストプラクティスアドバイザリー（BPA）を開発します：1）急性透析療法間の移行、2）透析中低血圧の管理、3）フィルター寿命の予測、4）急性透析からの解放。 この作業と並行して、これらのKPIを臨床医に提示するために、電子臨床情報システム（eCIS）内に組み込まれたAI/ML拡張急性透析ダッシュボード（すなわち、SMART DIALYSISデジタルダッシュボード）の開発に取り組みます。

第3段階では、これらのML/AIアルゴリズムの臨床実践におけるパフォーマンスと受容性の実装と評価を検討します。

最後に、第4段階では、アルバータ州で得られた結果を取り上げ、アルゴリズムが適切かつ倫理的に開発および検証されていることを確認するために、他の大規模な医療機関全体でこれらを実装しベンチマークすることを目指します。 これらには、カナダ、米国、ヨーロッパ、オーストラリア、ニュージーランド全体のパートナーが含まれます。