fungalAi for Funal Surveillance & Antifungal Stewardship (fungalAi)

侵襲性真菌性疾患 (IFD) はまれな感染症で、通常はがんの化学療法や移植によって免疫力が低下した患者に生命を脅かす肺炎を引き起こします。 真菌の胞子は、空気、水、土壌に見られ、脆弱な患者の曝露は避けられません。 先進国では、アスペルギルスのようなカビは、診断と治療が最も困難なタイプの IFD です。 これらの感染症は、通常、培養陰性の真菌性肺炎として現れ、世界中の 190 万件の IFD のうち約 30 万件を占めていますが、これらの感染症が管理されている病院には監視システムがないため、推定値は正確ではありません。 病院は抗真菌薬に何百万ドルも費やしていますが、真菌感染の監視、監査、およびフィードバックが行われていないため、感染した患者、予防努力の有効性、および病院での発生に気付かない可能性があります.

タイムリーな診断と抗真菌薬の適切な処方を通じて患者の転帰を最適化することが、抗真菌管理プログラムの目標です。 抗真菌薬は数が少なく、使用するのに費用がかかり、重大な副作用や薬物相互作用に関連しているため、世界中の病院にとって抗真菌管理の重要性が高まっています。 監視、監査、およびフィードバックは、患者ケアが高い基準を満たしていることを保証する抗真菌管理プログラムの基礎です。 しかし、現在、病院には真菌感染症などのまれなイベントを検出するメカニズムがありません。これは、通常、数百回の画像スキャンの中に埋もれた肺炎として現れるためです。

「fungalAi™」（fungalAi.com）は、人工知能（Ai）に基づく技術で、病院内の既存のデータを使用して真菌感染のリアルタイム監視を可能にし、画像診断の放射線科医の解釈を支援します。 fungalAi は次の方法でこれを行います。

1. 自然言語処理、人間の言語を理解するための計算方法。
2. 画像診断の深層学習ベースの画像解析と
3. 臨床データを統合するエキスパートシステム。

影響はどうなりますか？

このプロジェクトは、Ai の革新的な使用を通じて、血液がん患者の真菌感染症のリアルタイム監視と監査を実行するためのメカニズムを病院に提供します。 真菌性疾患のリアルタイム監視を通じて抗真菌管理を強化することで、実際のギャップ、真菌感染のリスクがある新しい患者グループを明らかにすることで患者ケアを改善し、タイムリーな監査とフィードバックを通じて抗真菌薬の不適切な処方を減らすことができます。 このプロジェクトの影響は次のとおりです。

1. 真菌感染症の診断と認識の改善。
2. 予防強化。
3. 抗真菌薬のより適切な使用。

FungalAi はスケーラブルな技術であり、オーストラリアの多施設臨床試験で真菌感染症の積極的な手動監視に対して検証されます。 fungalAi の包括的なアプローチは、このプロジェクトに含まれる子供のような無視されたグループを含む多くの脆弱な患者にとって価値があることを意味します。 FungalAi は、カビによって引き起こされる真菌性肺炎の検出用に調整されています。これらの感染症は、他の種類の真菌感染症よりも診断が難しいためです。 その結果、fungalAi は胸部 CT イメージングを活用しています。これは、肺洗浄や生検などの侵襲的検査よりも広く利用可能で、より頻繁に実行される重要な診断検査であるためです。 したがって、fungalAi の自然言語処理は、脳感染症などの非常にまれな症状を見逃す可能性があります。 それにもかかわらず、ニューラルネットワークに基づく自己改善システムを使用して、真菌性肺炎の検出を自動化し、放射線科医による希少疾患の認識を改善することは、がん患者の支持療法を改善するための重要なステップです。 がんの転帰を改善することは、治療法を見つけることだけではありません。 真菌性疾患などの感染の脅威の影響を軽減することも同様に重要であり、人工知能を患者ケアに統合することでこれを達成できるようになりました。