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台湾医療・ライフサイエンス2021 – 継続中

China Medical University Hospital

敗血症と抗菌薬の判断のための知能型抗菌システム（iAMS）

台湾の病院、敗血症と抗菌薬選択のAIを自前で構築、年間22人の死亡回避と推計

成果確認企業自身の発表公式資料 ↗

課題

病院によると、台湾の敗血症の死亡率は最大29.2%に達する。従来の培養検査は、どの細菌がいて、どの抗菌薬が効くかが分かるまでに数日かかる。医師は結果が出る前に抗菌薬を選ばなければならず、既存のスコアリングツールによる敗血症の予測精度も中程度だった。

取り組み

台中の中国医薬大学附設病院は、約40人の院内チームでiAMSを構築した。このプラットフォームは、質量分析を含む検査機器を、敗血症と7日以内の死亡リスク、および抗菌薬耐性を予測するモデルにつなぎ、結果と処方の警告を病院情報システムに送る。敗血症モジュールは2021年4月に、プラットフォーム全体は2021年6月に稼働した。

主な数値

22年間約1,600人の菌血症の救急患者のうち、死亡を回避したと推計される人数（病院の推計）企業自身の発表[1][2]
NT$7.33m同じ患者群で年間に回避された健康保険費用（約24万米ドル）企業自身の発表[1][2]
146,4382021年6月から2022年末までのシステムの累計利用回数企業自身の発表[1][2]
up to -75%医師が抗菌薬の処方を決めるのにかけた時間企業自身の発表[2]

示唆

職員は2022年に、月に約11,000回このシステムを開いた。死亡率に関する結果は、2020年の同じ四半期との、対照群のない比較に基づく。

分類

規模
大企業
導入形態
自社開発
根拠
企業自身の発表

出典

出典の要約

[1]China Medical University Hospital2023年3月10日

病院によると、40人のチームがiAMSを構築し、2021年6月に稼働して、2022年末までに累計利用回数は146,438回に達した。敗血症の死亡率は2020年の同じ四半期より下がったと報告し、年間約1,600人の菌血症の救急患者について、22人の死亡と約733万台湾ドルの保険費用が回避されたと推計した。

[2]HIMSS (Davies Award case study)2023年6月

病院のAIおよびIT部門の責任者は、2023年のHIMSS Davies賞への応募資料で、敗血症モジュールは2021年4月以降65,000回超利用され、モデルの精度は80%を超えたと報告した。年間で22人の死亡と約733万台湾ドルの保険費用が回避されたと推計した。抗菌薬の判断にかかる時間は最大75%、月ごとの抗菌薬費用は2.66%から19.66%減ったとも報告している。

詳細は原典でご確認いただけます。

掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日
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