
米カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)のJonathan Y. Lam氏らは、小児の多系統炎症症候群(MIS-C)と川崎病、その他の発熱性疾患を鑑別する人工知能(AI)を活用したアルゴリズムを開発。その有用性を検証した研究結果を、「The Lancet Digital Health」10月号に発表した。
小児のMIS-Cは、今回の新型コロナウイルス感染症の流行に際して確認された新しい病態で、新型コロナウイルス感染後の全身性炎症を特徴とする。川崎病やその他の急性熱性疾患と臨床的特徴が類似しているため、MIS-Cを早期に鑑別診断することが課題となっている。そこで、Lam氏らは、救急外来や急性期医療の現場において、小児のMIS-C、川崎病およびこれらに類似した発熱性疾患を早期に鑑別診断することを支援するAIアルゴリズムを開発し、その有用性を検証した。
続きを読むには会員登録が必要です。
- 書誌事項
A machine-learning algorithm for diagnosis of multisystem inflammatory syndrome in children and Kawasaki disease in the USA: a retrospective model development and validation study
Lam JY, et al. The Lancet Digital Health 2022 October;4(10):e717-e726.