一般病棟の患者さんは、集中治療室（ICU）の患者さんのように24時間きめ細かく監視するのが難しいです。状態が急変しても、専任の救急対応チームがない病院では早期発見が遅れる可能性があります。こうした環境でも、人工知能（AI）による心停止予測の医療機器が患者安全のセーフティネットになり得ることを示す研究結果が示されました。
医療AI企業のビューノは18日、「ビューノメド ディープカーズ（VUNO Med–DeepCARS）」の臨床効果を分析した多施設研究の結果が、国際学術誌《Diagnostics》に掲載されたと発表しました。
ディープカーズは、入院患者さんの血圧、脈拍、呼吸数、体温などのバイタルサインをAIが解析し、24時間以内に心停止リスクが高い患者さんを医療スタッフに通知する医療機器です。
研究では、迅速対応システム（RRS）を運用していないカンドン聖心病院、シファ病院、仁川ナウン病院など二次病院3施設で、19歳以上の一般病棟入院患者さん約16万人を対象に、ディープカーズ導入前後で、院内心停止や死亡率などの臨床指標を比較しました。迅速対応システムは、一般病棟の患者さんの状態悪化を早期に捉え、専任の医療スタッフが迅速に評価・処置する患者安全の対応体制です。
院内で心停止が発生した場合、1年生存率は約13.4%にとどまると報告されています。これを予防するため、早期警報システムや迅速対応システムの運用が推奨されますが、高い費用や人員の制約などから、二次病院級の医療機関では整備が難しい状況です。
分析の結果、ディープカーズ導入後、院内心停止の発生率は21%、院内死亡率は15%低下したことが分かりました。総入院期間は平均0.51日、ICU在室期間は平均1.32日短縮しました。特に、院内心停止の主要な先行要因である敗血症の患者群では、心停止が29%、死亡率が22%減少しており、より高い臨床効果が確認されました。
ビューノのチュ・ソンフンCTOは「今回の研究は、ディープカーズが一般病棟で院内心停止を減らすことを実証した2本目の研究であり、初の多施設研究です」と説明し、「費用や人員の負担からRRSの整備が難しい二次病院でも、DeepCARSが拡張可能で費用対効果の高い患者安全ツールになり得ることを確認しました」と述べました。
一方、ディープカーズは今年1月の仁荷大学病院の研究でも、心停止が46%、死亡率が35%減少する効果を示しました。当時は過去記録の解析にとどまらず、研究開始後に実際の入院患者さんを追跡し、ディープカーズ使用前後の結果を確認しました。今回の多施設研究は、二次病院の複数施設でもディープカーズの活用可能性を確認した点に意義があります。
ディープカーズは現在、試験導入の病院を含め約170病院、約6万5000床に導入・使用されています。韓国では主に非給付診療の枠組みで活用されています。
