ICUデジタルツインへの示唆：敗血症患者における心肺不全軌跡の動的評価

概要

1万9,177例の敗血症ICU患者に非教師ありクラスタリングを適用し、14日間の心肺サポートに基づく2つの回復パターンと2つの高死亡悪化パターンを同定。併存症や重症度指標で識別可能で、予後予測とデジタルツイン支援に資する枠組みを提示しました。

主要発見

• 4つの14日軌跡：速やかな回復（27%、死亡率3.5%）、緩徐な回復（62%、3.6%）、急速な悪化（4%、99.7%）、遅延した悪化（7%、97.9%）。
• Charlson併存症指数、APACHE III、SOFA（1日目/3日目）で群間識別が可能（P<0.001）。
• 結果は敗血症の予測モデルおよびICUデジタルツインの意思決定支援の基盤となる。

臨床的意義

回復・悪化の軌跡を早期に判別することで、治療目標の共有、臓器サポートの強化・緩和、ICU資源配分の意思決定に役立ちます。

限界

• 後ろ向き・単一医療システムの解析であり、他施設への一般化には外部検証が必要
• 軌跡に影響する未測定の治療要因や残余交絡の可能性

今後の方向性

前向きにリアルタイム軌跡割付の検証を行い、生体指標や治療方針を統合して、適応的デジタルツインのシミュレーションと介入試験に発展させる。