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SpanishRWJBarnabas Healthとラトガース大学の研究者らが、AIツールが患者の容態悪化を早期に検知し、病院での死亡率を低下させることを発見
RWJBarnabas Health | 2026年7月29日
RWJBarnabas Healthとラトガース・ロバート・ウッド・ジョンソン医科大学の研究者らは、人工知能（AI）を活用した早期警戒システムが、入院患者のうち急速な臨床状態の悪化リスクのある患者をより早く特定するのに役立ち、高リスク患者の死亡者数の減少に貢献したことを発見した。
ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン・グループの学術誌「NEJM AI」に掲載されたこの研究は、 RWJBarnabas Health傘下の11病院に通院する23,132人の高リスク患者の転帰を評価した。AIを活用した早期警告システムの導入後、高リスク患者の死亡率は23.1%から18.6%に低下し、院内死亡のリスク調整オッズが18%減少した。
入院患者の容態は急速に悪化する可能性があり、多くの場合、明らかな兆候が現れる前に悪化します。研究者らは、電子カルテに記録されたバイタルサイン、検査結果、看護評価、年齢などの情報を継続的に分析し、重篤な臨床状態の悪化リスクが高い患者を特定するAI搭載ツールであるEpic Deterioration Index（EDI）を評価しました。このシステムは15分ごとにリスクスコアを再計算し、患者が最高リスクカテゴリーに達すると、自動的に緊急対応チームに警告を発します。
本研究でこの技術を評価する前に、RWJBarnabas Healthとラトガース大学は、傘下の病院全体でEDIを使用するためのシステム全体のアプローチを開発・導入するために数年を費やしました。まず、同医療システムは、学術医療センターであるロバート・ウッド・ジョンソン大学病院の電子カルテにこのツールを統合し、アラートの配信方法やタイミング、迅速対応チームへの自動通知の設定、臨床医への使用方法に関するトレーニング、パフォーマンスの継続的な監視などを含め、試験運用と改良を行いました。その後、ラトガース大学の研究者がRWJBarnabas Healthと提携し、このアプローチが実際の臨床現場に与える影響を評価し、他の10病院にも迅速にプラットフォームを展開しました。
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