外傷性脳損傷における二次合併症と臨床転帰の予測のための人工知能:ナラティブレビュー

サマリー

ここでは、外傷性脳損傷における二次合併症と臨床転帰に対する人工知能(AI)ベースの予測ツールを評価するナラティブレビューを提示し、5つの合併症領域におけるエビデンス成熟度を評価し、臨床実装における重要な障壁を特定します。

要約

中等度から重度の外傷性脳損傷(TBI)後の二次合併症(頭蓋内圧上昇、心的外傷後発作、外傷性凝固障害(TIC)、敗血症などは患者の予後を大幅に悪化させます。現在の予後ツールは入院時の全体的な死亡率と障害を推定しますが、入院中の特定の治療可能な合併症を予測することはできません。本ナラティブレビューでは、AIベースの予測ツールがこの未充足の臨床ニーズに対応できるかを評価し、5つの予測領域におけるエビデンスの成熟度を評価し、今後の研究の優先事項を特定します。2016年1月から2025年10月にかけて、PubMed、Embase、Web of Scienceで標的を絞った文献検索が実施され、手動の参考文献追跡も補完されました。研究は、TBI患者の二次合併症や臨床転帰の予測におけるAIや機械学習(ML)との関連性に基づいて選定されました。AIベースのモデルは、ICP危機、TIC、敗血症、死亡率において、受講者運用特性曲線下面積(AUC)0.79の中程度の予測精度から良好な精度(AUC ≥ 0.80)まで達成しています。発作予測は最も未熟な証拠を持ち、外部からの検証研究もありません。ICP予測は外部検証と独立した再現を有し、最も強力なエビデンス基盤を持っています。死亡率予測は最大のエビデンス量を持ち、国際的なマルチデータセットによる検証も行っています。重要な方法論的制約は依然として存在します。多くのモデルは遡及的かつ単一の機関データに基づいています。外部検証を受けたのは約3分の1に過ぎません。また、AI主導の意思決定が患者の転帰を改善することを示すランダム化試験は示されていません。AI予測ツールは二次的なTBI合併症の予測に有望ですが、現時点での臨床導入を支持する証拠はありません。採用前に、これらのツールは厳格な外部検証、前向きなアウトカム試験、多様な集団にわたる体系的な公平性評価を必要とします。

概要

TBIは世界的に死亡および長期障害の主な原因であり、年間約6,900万件の事故例が発生し^{ています。}TBIは45歳未満の個人の主要な死因および障害であり、医療、社会経済的、社会的負担を大きく押し付け^ます。TBIの病態生理における基本的な違いは、衝撃時に即座に受ける機械的損傷である一次損傷と、脳浮腫、虚血、興奮毒性、神経炎症などの連鎖的な過程を通じて数時間から数日にかけて進行する二次損傷を区別しています^3,4。一次傷害とは異なり、二次損傷のメカニズムは原理的に修正可能な治療標的です。これらの過程から生じる二次的な合併症(ICPの上昇、心的外傷後発作、TIC、敗血症など)は、患者の最終的な臨床進路を決定づけることが多い^3,5,6。根本的な臨床課題は、これらの合併症が現れ....