ICUでのAI活用はまだ発展途上：系統的レビュー
Moving from bytes to bedside: a systematic review on the use of artificial intelligence in the intensive care unit
背景
医療のビッグデータ化と人工知能（AI）・機械学習（ML）の登場は、重要イノベーションの機会と認識されているが、集中治療領域におけるその現状はどのようなものか。オランダErasmus MC Universityのvan de Sandeらは、システマティックレビューを通じてAIによりICUデータを解析した研究を特定し、ICUにおける現在のAIの到達度、研究の方法論・バイアスリスクを概観した。
結論
検索で特定された6,455件の研究のうち、494件が適格となった。ほとんどの研究（96.4%）は後向デザインであり、前向観察研究は8件（1.6%）、臨床研究は10件（2%）であった。研究の目的は、合併症の予測、死亡率の予測、予後モデル・スコアリングシステムの改善、サブグループ分類などがあった。バイアスリスクが評価可能だった後向研究のうち、378件（80.9%）はバイアスリスクが非常に高かった。日常臨床に統合されたAIのアウトカムを評価した研究は特定されなかった。
評価
AI研究の大半は後向研究でバイアスリスクが高く、（InSightなどの貴重な例外を除いて）ほとんどがプロトタイプ・開発段階に留まっていた。ICUにおいてAIの利用が一般化するまで、なお多くの課題が存在することを示すレビューである。
