医療関係者の手洗いに対して、従来の過程制御チャートの標準的な統計レビューと比較したうえで、AI分析はより細かいフィードバックが行えると発表された。個々の医療従事者に対するフィードバックは今後より細かくなっていくだろう。

これは、セントルイス大学で実施され、7月17日にAmerican Journal of Infection Controlで発表された研究成果だ。

研究著者は、研究を紹介する際に、医療環境で起こり得る感染が多くの患者に損害を与え、年間100億ドル近くの損害をもたらしていると述べた。そのうえで、手指衛生が「病原体の伝播リスクを減らすための最も重要な要素」であることに注目している。

手指衛生とAI

筆頭著者のTimothy Wiemkenは、標準から逸脱するデータポイントを正確に特定できる、時系列の異常をキャッチすることを特に目的とした新しいアルゴリズムをテストした。このアルゴリズムをテストするために、チームは356床の学術医療センターで34か月の期間にわたって手指衛生データを収集するための訓練を受けたオブザーバーを割り当てた。

研究者は、比較ツールとして統計的制御合格/不合格チャートを使用した。彼らは異常検出のために、Loess（STL）を使用し、トレンドを踏まえた手法に基づいてアルゴリズムを構築した。

毎月平均1,561の事例観測が行われ、準拠した手洗いセッションの完了率の平均は58％（n = 901）であることを発見しました。アルゴリズムは、レートの18％を異常と識別している。

異常検出をAIが防ぐ

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