急性感染症および敗血症の診断・予後評価に対するAI搭載血液検査デバイスの臨床的妥当性

概要

EDの1,222例で、29遺伝子mRNAと機械学習によるTriVerityは、細菌・ウイルス鑑別と7日以内の重症介入予測でCRP/PCT/WBCを上回った。高いrule-in特異度とrule-out感度は抗菌薬適正使用への寄与を示唆し、介入試験での有用性検証が期待される。

主要発見

• 細菌感染AUROC 0.83、ウイルス感染AUROC 0.91でCRP・PCT・WBCを上回った。
• 重症度スコアは7日以内の重症介入をAUROC 0.78で予測し、qSOFAより再分類能を向上させた。
• 各スコアでrule-in特異度>92%、rule-out感度>95%を達成し、不適切な抗菌薬判断を60–70%削減し得る可能性が示された。

臨床的意義

EDでの細菌・ウイルス鑑別と重症度層別化を高精度かつ早期に可能とし、不要な抗菌薬の削減と医療資源配分の最適化に寄与し得る。

限界

• 臨床転帰改善を示す介入試験が未実施であり、実装可能性の検証が必要。
• 専用機器やコストが普及に影響し得る点、抗菌薬使用への実影響は試験での確認が必要。

今後の方向性

TriVerity指標に基づく診療介入が抗菌薬適正使用と転帰に与える影響を検証する介入試験、費用対効果やEDワークフローへの統合評価。