COVID-19 ResQプロジェクトの概要

世界から集まるデータに裏付けされたAIの力で医療崩壊を回避し、新型コロナウイルス感染症の患者さんを一人でも多く救おうと専門家が立ち上がりました。

ワクチン開発までの数年の間に診療と研究を並行して急速に進める必要がある感染症特有の難題に、医療・AI・生物学の専門家が団結して取り組みます。

専門病院が患者さんであふれてしまい酸素投与器・人工呼吸器を重症者に優先的に割り当てるトリアージが必要な状況です。トリアージの判断品質が向上すれば有限の医療設備で救命できる人数を最大化できます。

私たちは患者さんの診療を合理化するためのツールを提供します。

患者さんの事前問診・経過観察(セルフチェック)をスマートフォンやパソコンでできる仕組みを提供します。

施設間トリアージの際の患者さんのデータを共有する仕組みを提供します。

トリアージ判断を支援するAI指標を参照できます。(研究段階と明記しているので薬機法に抵触しません。)

発熱外来やコロナ禍で不安にかられている人向けにオンライン診療を提供し専門病院への過剰集中を緩和します。

私たちは新型コロナウイルス感染症の治療に当たっている医師がカルテに記録したデータをAIで解析します。

  • 病状の変化はどんな検査の値から予測できるか解明する(予後因子の特定、転帰の予測)
  • 重症度、重症化速度をAIで示す
  • 軽症から急に病状が悪化する患者さんをピックアップする
  • 重症度ごとに相応しい医療設備を備えた施設にやりくりできるようにする(施設間トリアージ)
  • ※ResQ(レスキュー)Real-time estimating severity Query

    COVID-19-ResQプロジェクト代表・発起人 伊東大輔

    通常の診療の範囲で行う施設間トリアージで連携する施設間では診療情報を共有しつつも、研究目的で解析に参加する研究者には患者の個人情報を自動で匿名化しビッグデータを形成して研究を非常時に相応しい速度で進められる、非常時に診療と研究を急速に進行させるシステムとしてCOVID-19-ResQプラットフォームを提供します。

    意義

    1)COVID-19新型コロナウイルス感染症は病状が急変することが知られてきたが予後因子の寄与度や重症化の速度など未知のことが多い。

    2)ワクチンの量産供給が始まるまでは自然免疫の獲得しか期待できずflatten the curve作戦で感染者の拡大ペース(R0)を抑制するしかない。

    3)感染者の絶対数が医療キャパシティを超えると感染者のトリアージをせざるを得なくなる。

  • 肺炎により自力での肺呼吸が困難になってしまうに至る所用時間には喫煙歴等のRisk Factorsが相関することが知られてきている。しかし、各因子の寄与度や重症化速度は不明である。主観的な印象で重症者/軽症者を振り分けすると、本当は重症であった者や振り分け時点では軽症でも重症化速度が速い患者の死亡リスクが高まる。また、自施設の患者を重症度によって順番付して対処してしまうと多施設横断で患者を大局的に順序付したならば軽症にあたる患者を重症と扱ってしまうことにより、その者を軽症者施設に移すことで本来であれば空きが出て救えた重症者の医療を受ける機会を失うことになる。
  • ホテル等の療養施設を公的機関が借り上げて緊急に医療施設へ転換した場合などは、一人の医師が担当する患者の数が平時に想定しているよりも多いので目が行き届かなくなる。臨時医療施設で採取可能なバイタルサイン等を解析し、軽症から中等症に重篤化する転帰を予測することができれば、重点的な対応が可能になり、見逃しによる死亡リスクを回避できる可能性がある。これは自宅待機となった患者にとっても同様である。プライマリーケアを担当する地域医療を担う機関と連携することにより地域医療システム全体で死亡リスクを最小化できる。
  • 臨床医も多施設間共同研究に参画することで、研究医としてCOVID-19-ResQプラットフォームでの多施設間連携解析の成果を取り込んだ指標を研究目的で参照しながら医療の向上に寄与できる。
  • 診療と研究を急速展開できるシステムを構築することで他の研究班との共同研究を非常時に相応しい速度で進められる。
  • 以上はコロナ禍の最中の便益であるが、コロナ禍が去った後も、プライマリーケアを担当する地域医療機関と連携して医療システム全体として連携して患者をモニタリングしふさわしい医療施設に振り分ける仕組みは質においても効率においても国民の福利増進に寄与する。