子どもが全身麻酔を受けている間、医療スタッフは呼吸が適切に保たれているかを継続して確認します。この際、重要な指標の一つが血液中の二酸化炭素濃度です。
最も正確に把握するには、動脈に細い管を入れて採血する必要があります。しかし新生児や乳児は血管が細く、管の挿入が難しいことがあります。反復採血は血管損傷や貧血の負担を増やす可能性もあります。
韓国の研究チームが、手術中に測定される複数の生体信号を活用し、追加の採血なしに子どもの呼吸状態を推定する手法を示しました。カトリック大学ソウル聖母病院・聖ニコラス小児病院のキム・ヒョンホ小児青少年科教授チームは21日、血液中の二酸化炭素濃度を推定する人工知能（AI）モデルを開発したと発表しました。第1著者は、ソウル峨山病院の麻酔疼痛医学科パク・ジュヒョン専攻医と、高麗大学医学部のチョ・チェウン学生です。
小児手術中、呼気だけを測ると実際の血中値と差
現在、採血せずに呼吸状態を確認する方法があります。患者が息を最後まで吐き切ったときに出る二酸化炭素を測定する「呼気終末二酸化炭素（EtCO2）」検査です。
ただし、この値が実際の血液中の二酸化炭素と常に一致するわけではありません。肺に入る空気と血流のバランスが取れていなかったり、心臓・肺機能に問題があったりすると、差が大きくなることがあります。
研究チームはこの誤差を減らすため、呼気中の二酸化炭素に体温や人工呼吸器の設定値、年齢、疾患情報などを加えました。計10項目の情報をAIに学習させました。
小児3586人を分析…平均誤差23%減
研究チームは、公開手術室生体信号データである「バイタルDB」に登録された小児患者3586人の測定値8853組を分析しました。
バイタルDBのデータでは、AIが推定した値は実際の血液検査値と平均2.73mmHgの差でした。呼気中の二酸化炭素のみを用いた場合の平均誤差は3.56mmHgでした。複数の生体信号を併せて反映すると、誤差は0.83mmHg、約23%減少しました。
研究チームは、AI開発に用いていない別の患者データでも性能を確認しました。忠南大学病院の小児患者50人の測定値92件では平均誤差が3.65mmHgでした。ソウル大学病院で2024年1月から2025年6月までに新たに収集した小児患者499人の測定値2138件では、3.67mmHgとなりました。
別データでは、バイタルDBでの評価時より誤差が約0.9mmHg大きくなりました。新しい患者に適用すると、精度がやや低下した形です。ただし病院とデータ収集時期が異なるにもかかわらず、2つの検証集団の誤差はほぼ同じでした。
採血を減らせるか、さらなる検証が必要
小児患者の血液中二酸化炭素をAIで推定する試み自体が初めてというわけではありません。ソウル大学小児病院の研究チームは2024年、人工呼吸器を使用した小児患者32人のデータで、類似のモデルを発表しています。
今回の研究は、手術を受けた小児3586人のデータを活用し、別の2つの患者集団で再度検証した点が異なります。
ただ、採血を減らせると断定するのは時期尚早です。今回の研究は、すでに蓄積された診療記録を分析しました。AIを実際の手術室で使用した場合に、採血や動脈カテーテル挿入がどの程度減るのかは確認していません。
手術前のヘモグロビンのように、血液検査で得られる情報もAIの計算に含まれます。血液を全く採らない技術というより、手術中に血液検査をどれくらいの頻度で行うべきかを判断する補助ツールに近いものです。
キム・ヒョンホ教授は「動脈血ガス検査を完全に代替することはできませんが、動脈カテーテルの挿入が難しい、あるいは検査を頻回に行いにくい状況では有用な補助ツールになり得ます」と述べました。さらに「実際の診療に適用するには、患者に直接使用して効果を確認する追加研究が必要です」と付け加えました。
研究結果は国際学術誌 《麻酔学（Anesthesiology）》 に掲載されました。
