急性呼吸窮迫症候群における死亡予測のための人工知能とロジスティック回帰モデルの比較：システマティックレビューとメタアナリシス

概要

8研究の統合で、AIモデルはARDS死亡予測において感度0.89、特異度0.72、SROC 0.84を示し、ロジスティック回帰（SROC 0.81）を上回りました。中等度～重度ARDSで精度が高く、重症度依存性が示唆されました。

主要発見

• AIモデルは検証集合で感度0.89、特異度0.72、SROC 0.84を示した
• ロジスティック回帰モデルは低性能（SROC 0.81、感度0.78、特異度0.68）であった
• 中等度～重度ARDSで予測精度が高かった（SAUC 0.84 vs 0.81）
• モデル精度は不均一性と重症度の影響を受け、バイアス評価にQUADAS-2が用いられた

臨床的意義

AIベースの予後モデルは、特に中等度～重度例でARDSの早期リスク層別化・トリアージ・資源配分の改善に寄与し得ますが、臨床導入には外部検証、較正、業務フロー統合が前提となります。

限界

• 対象は8研究に限られ、異質性や定義の不一致がある
• 外部検証や報告基準（標準化）の不足がみられる

今後の方向性

多施設前向き外部検証、標準化された報告（TRIPOD-AI等）、モデル較正とインパクト解析、各診療環境での導入評価が必要です。