ICU退室後48時間以内の再入室予測のための機械学習モデルの多施設検証

概要

退室時の30項目を用いるiREADは、48時間以内のICU再入室を内部AUROC 0.820、外部0.768/0.725で予測し、従来スコアや一般的MLを凌駕した。Kaplan–Meier解析では、iREAD高リスク群で再入室率が4倍超に増加した。

主要発見

• 内部AUROC：0.771（48時間以内）、0.834（48時間超）、0.820（全体）。
• 外部AUROC：0.768（MIMIC-III全体）、0.725（eICU-CRD全体）で従来スコアを上回った（全てP<0.001）。
• Kaplan–Meier：iREAD高リスク群の48時間以内再入室が40%以上で、従来スコア比4倍超の予測性能。

臨床的意義

退室ワークフローにiREADを組み込み、高リスク患者の介入（退室延期、段階的モニタリング等）に活用すべきである。前向き実装試験が望まれる。

限界

• 後ろ向き開発であり、外部データで性能低下がみられる
• 臨床効果は未検証で、前向き実装・再校正が必要

今後の方向性

前向きクラスターRCTによるアウトカム効果の検証、公平性監査、施設別再校正、退室チェックリストやEHRとの統合が必要。