ECMO装着患者向け翌日大出血リスク予測・モニタリングシステム

日々の電子カルテデータから翌日の致命的大出血リスクを短期・動的に精度高く予測するAIシステム。

2026.10.01

Advantages

- 高い予測精度：平均AUROC 0.820の高い予測性能。
- 動的かつ短期（24時間後）の予測：導入時のみの静的予測やPoint-of-Care検査と異なり、日々の電子カルテデータから翌日のリスクを算出。
- 高い説明可能性（XAI）と患者層別化：SHAP値によるリスク変動要因の提示およびUMAPを用いた患者フェノタイプ遷移の可視化機能を搭載。
- 介入タイミングの決定：気管切開・ドレーン・カテ入れ替え・搬送・腹臥位・早期リハなどの介入のタイミングを決めることが可能（例えば、高リスク判定の場合には介入延期等の決定をする等）。

Current Stage and Key Data

516例の多施設データによるモデル検証済み。他環境での外部検証およびリアルタイム連携を推進中。
- 平均AUROC 0.820（全期間を通じて一貫した高精度を維持）
- 陰性的中率（NPV）95%以上（安全な集中的モニタリング対象外化を実現）
- 全期間評価においてランダムフォレスト・グローバルアプローチで高い安定性を獲得

Partnering Model

ライセンス許諾、共同開発（電子カルテ連携等）、自社機器・システムへのアルゴリズム搭載。治験のprognostic enrichmentへの活用。
- パートナー候補例：ECMO・人工肺メーカー、ICU向けCDSS/EMRベンダー、製薬企業

Background

ECMOは急性の心機能・呼吸機能不全に対する生命維持装置ですが、装着患者の30〜50%で出血合併症が発生し、特に大出血は主要な死亡原因となっています。従来のリスク予測モデルは導入時の情報のみに基づく静的なもので精度が低く、Point-of-Careでの凝固能モニタリングはコストや頻繁な採血手技を要する課題がありました。本技術は日々の電子カルテから翌日のリスクを正確に予測します。
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