人工呼吸◉原

Jpn J Respir Care 2023；40：59-68

著◉

新型コロナウイルス感染症の重症化予測 AI モデル
衣笠泰葉 1）・西野泰子 2）※・Mara Anais Llamas-Covarrubias 1）
尾崎勝彦 3）・藤村義明 3）・大橋壯樹 4）・福田 貢 4）・東上震一 4）・藤野裕士 5）
小谷 透 6）・志馬伸朗 7）・北野宏明 2）・谷内江綾子 2）・今井由美子 1）※†
キーワード：新型コロナウイルス感染症，診療情報，AI モデル

要

旨

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が重症化すると人工呼吸や体外式膜型人工肺（extracorporeal membrane
oxygenation：ECMO）が必要になる。本研究では、まず起源株流行時に ICU に入室した COVID-19 患者 1,794 例の複数時点（計 9,072 時点）の診療情報をもとに、ICU 入院から 24 時間以内の診療情報から退院時の生死を予測する AI（artificial intelligence）モデル、ならびに ICU 入院中のある時点から数日後に人工呼吸、ECMO が必要になるほどに悪化、または人工呼吸、ECMO から離脱できるほどに回復することを予測する AI モデルを作成した。次
いで、これらのモデルの予測の再現性を変異株（デルタ株など）流行時のデータ（103 例、計 980 時点）で確認した。これらのモデルは、重症化の予防や治療に有用であるとともに、人工呼吸器や ECMO の必要台数が予測できるので、重症感染症病床の確保などの重症者向け医療提供体制を整備するうえでも有用な情報の 1 つとなりうると思われる。

重症感染患者の生命予後に加え、ICU 入院中のある時

Ⅰ．は じ め に点から数日後に、悪化するか（例．人工呼吸や ECMO

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が重症化が必要となるか）、回復するか（例．人工呼吸や ECMO

すると人工呼吸や体外式膜型人工肺（extracorporealから離脱できるか）といった重症度の変遷を予測でき

membrane oxygenation：ECMO）をはじめとした集中

ると、重症化の予防や治療のみならず、人工呼吸器や治療が必要になる。重症 COVID-19 に対する日本の集ECMO の必要台数、重症感染症病床の確保、広域搬送

中治療診療は諸外国と比べて高い救命率を維持してい体制などの重症者向け医療提供体制を整備するうえでるものの、一時期医療崩壊と呼ばれる現象が生じ、ウ

有用な情報となる。次のウイルス感染症のパンデミッ

イルス感染症のパンデミックといった有事における日クが起きることは避けられないと考えられているが、本の集中治療提供体制の脆弱性が浮き彫りになった 。

とりわけ病原性の高いウイルスのパンデミックが発生

1）

した場合に、人工呼吸や ECMO を必要とする重症患
1）国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所
2）システムバイオロジー研究機構
3）徳洲会インフォメーションシステム株式会社
4）医療法人徳洲会
5）大阪大学大学院医学系研究科 生体統御医学講座
6）昭和大学医学部 集中治療医学講座
7）広島大学大学院医系科学研究科 救急集中治療医学［受付日：2023 年 3 月 10 日 採択日：2023 年 3 月 14 日］※衣笠と西野は本論文に等しく貢献した†責任著者者が急増することが予想される。そこで有事に転用（応用）可能な ICU で実装可能な重症ウイルス感染の重症化予測システムの開発が求められている 2, 3）。
ICU では、動脈ラインを確保して血液検査・動脈血
液ガス分圧などの測定が頻繁に行われ、また、血圧、
心電図、パルスオキシメータ、呼吸機能などの生体情報がリアルタイムにモニターされている。ICU にはこ

May 30, 2023

59

Kinugasa Y, et al

れら患者個人の時系列の医療情報が蓄積されているが、（重症度 2）、酸素投与必要を中等症（重症度 3）、人工これら ICU ビッグデータを活用した AI（artificial in-

呼吸が必要を重症（重症度 4）、ECMO が必要を超重telligence）開発研究は緒についたばかりである。蓄積症（重症度 5）と分類した（図 1C）。

された大量のデータとそれらを適切に活用できる AI
モデルの解析能力は、ICU における診断や管理の支援に重要な役割を果たすと期待されている

2．モデルの作成。臨床で2020 年 5 月 22 日から 2021 年 3 月 31 日までの起源の経過予測を強化するために AI による入院後の予後

株流行時に ICU に入院した COVID-19 患者 1,794 例の予測は強力なツールとなりうる。

複数時点（計 9,072 時点）の診療情報を使って、長期予

2, 3）

我々は、2020 年度、内閣府 SIP（戦略的イノベーショ
ン創造プログラム）の AI ホスピタル事業 4）の一環と

表1

して、「新型コロナウイルスの治療薬・ワクチンの開大阪大学医学部附属病院集中治療部
広島大学病院救急集中治療科
昭和大学病院集中治療医学講座
札幌医科大学附属病院救急医学講座
国家公務員共済組合連合会横須賀共済病院
徳洲会グループ病院

発に資するデータ連携基盤の構築」研究を行い、二次利用が可能な COVID-19 患者情報データベースを構築
し、データ提供を行った。本研究では同研究ならびにその後継続的に収集した COVID-19 重症患者 1,897 例

対象病院の複数時点の診療情報（計 10,052 時点）をもとに、ICU 入室から 24 時間以内の診療情報から退院時の生死を予測する AI モデル、ならびに ICU 入院中のある時点から数日後の重症度の変遷を予測する AI モデルを開発した。

Ⅱ．対象・方法
1．診療情報の収集
本研究は、研究倫理審査の承認の下に、2020 年 5 月
22 日から 2021 年 12 月 31 日までに表 1 に示す医療機
関の ICU あるいは一般病棟に入院した COVID-19 患者
1,879 例を対象とした。COVID-19 の診断は SARS-CoV2の PCR（polymerase chain reaction）検査で陽性のものとした。これらの患者からインフォームドコンセン
トを取得して複数時点（計 10,052 時点）の診療情報を取得した。診療情報は、表 2 に示す基本情報と表 3 に示す複数時点における診療情報からなる。表 1 に示す
医療機関のうち、徳洲会グループ病院からの診療情報
は、徳洲会インフォーメンションシステム（TIS）に集積されているので、匿名化して一括にエクスポート
した。徳洲会グループ病院以外の医療機関からの診療情報は、匿名化して多施設データ集積管理システムであ る Research Electronic Data Capture（RED Cap）に集約した後エクスポートした。エクスポートした診
療情報は AI モデル開発に適した形式に事前加工した。
また、患者の重症度は、厚生労働省新型コロナ診療の手引き 5.2 版 5）に準拠して、酸素投与必要なしを軽症

60

May 30, 2023

表2

基本情報

入院時の年齢
性別
基礎疾患
‒ 高血圧
‒ 慢性肺疾患‒ 慢性腎障害‒ 肝硬変 / 肝不全‒ 糖尿病‒ 免疫不全、血液疾患‒ 悪性腫瘍‒ その他
ICU 滞在期間
酸素投与期間人工呼吸使用期間
ECMO 使用期間
ICU 退室時の転帰
投与薬剤‒ アビガン‒ レムデシビル‒ アクテムラ‒ ヒドロキシクロロキン‒ カレトラ‒ オルベスコ‒ フサン‒ ステロイド‒ ドパミン‒ ドブタミン‒ ノルアドレナリン‒ アドレナリン‒ 抗生物質‒ その他
入院時の APACHE Ⅱスコア
入院時の APACHE 予測死亡率
入院時の SOFA スコア
ECMO：Extracorporeal Membrane Oxygenation、SOFA：Sequential Organ Failure Assessment、APACHEⅡ：Acute
Physiologic Assessment and Chronic Health EvaluationⅡ

人工呼吸

表3

複数時点における診療情報

ICU 入室後日数
FIO2
PaO2
PaCO2
pH
SpO2
P/F 比
ヘマトクリット
白血球数
好中球
リンパ球
血小板数
アルブミン
総ビリルビン
AST
ALT
LDH
尿素窒素
クレアチニン
Na
K
血糖値
乳酸値
CRP
プロカルシトニン
APTT
PT-INRFDP
D-ダイマーフェリチン
FIO2：Fraction of Inspiratory Oxygen、PaO2：Partial Pressureof Arterial Oxygen、PaCO2：Partial Pressure of Arterial Carbon Dioxide、SpO2：Saturation of Percutaneous Oxygen、P/F：
PaO2/FIO2、APTT：Activated Partial Thromboplastin Time、
PT-INR：Prothrombin Time International Normalized Ratio、
FDP：Fibrin Degradation Products

Jpn J Respir Care Vol.40 No.1

日後（n＝3、5、7）の 2 時点を抽出し、図 1C に示した重症度が悪化するパターン（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ）と回復するパターン（Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ）の 6 パターンに分類し、それぞれのパターンについてモデルの作成を行った（図1D）。重症度変化前の時点の診療情報よりⅠ～Ⅲは 24
項目、Ⅳ～Ⅵは 35 項目を特徴量として使用し（図 1B）、
Ⅰ～Ⅲは n 日後に重症度スコアが変化しなかった “ 変化無 ” と悪化した “ 悪化 ” のラベル、Ⅳ～Ⅵは n 日後に重症度スコアが変化しなかった “ 変化無 ” と改善した “ 回復 ” のラベルを付加して入力データを作成した。
短期モデルの特徴量も、長期モデルと同様に診療情報のうちすべてのサンプルに欠損データが含まれない項目を特徴量として選択した。各パターン別にデータを学習用データと検証用データに分割し、GridSearch によるパラメータ探索を行い、RandomForest、
XGBoost、
SVC の 3 種類の推定器によるモデリングを行った（図1E）。次いで、長期予測モデル、短期予測モデルともに各評価指標値（accuracy、recall、specificity、precision、ROC AUC、F1、kappa）ならびに ROC curve、PR curve による検証を行った。GridSearch、SVC、および各評価指標の算出には scikit-learn（ver. 0.24.2）6）を、RandomForest には imbalanced-learn（ver. 0.8.0）7）
を、
XGBoostにはXGBoost Python Package（ver. 1.5.0）8）をそれぞれ使用した。プログラムの実装はすべて Python（ver. 3.8.11）9）で行った。
3．モデルの再現性検証
2021 年 4 月 1 日から 12 月 31 日までの変異株（主と後（生死）を予測する長期予測モデルと入院中のある

してアルファ株、デルタ株）流行時に取得された症例

時点から数日後の重症度の遷移を予測する短期予測モ

数 103 例（計 980 時点）のデータセットを用いて、上デルを図 1A に示す方法で作成した。長期予測モデルで

記長期予測モデルおよび短期予測モデルの再現性の検は、ICU 入室から 24 時間以内の診療情報より 25 項目証を行った。長期予測は RandomForest、XGBoost、を特徴量として使用し（図 1B）、生存退院したケース

SVC の 3 種類のモデルを使用した。短期予測はⅠ～Ⅵ

を “ 生 ”、入院中に死亡したケースを “ 死 ” としてラベの各モデルパターンそれぞれにおいて、モデル作成時

ル付けを行い、入力データを作成した。モデルの特徴の検証で最も精度の高かった推定器モデルをベストモ

量は、「入院時点の情報項目のうち、全て患者においてデルとして使用した。予測結果の検証は accuracy お

欠損データのない項目を使用する」という基準で選択

よび specificity の 2 つの評価指標によって実施した。

した。続いて全 1,794 件のデータを学習用データ（n＝1,435）と検証用データ（n＝359）に分割し、GridSearchによるパラメータ探索を行い、RandomForest、
XGBoost、

Ⅲ．結

果

1．長期予測モデル

SVC の 3 種類の推定器によるモデリングを行った（図RandomForest、XGBoost、SVC の 3 種類の推定器

1E 上）。短期予測モデルでは、入院中のある時点と nを使用し、長期予後（生死）を予測する長期予測モデ

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61

Kinugasa Y, et alA

B 入力データ

1. 診療情報データの前処理、入力データの生成

診療情報
2. データの分割

入力データ
検証データ

学習データ
3. モデリングハイパーパラメータ探索
モデルフィッティング
長期予測モデル
短期予測モデル4. モデルの検証

C 重症度分類

モデル

2
(軽症)

3
(中等症)

4
(重症)

5
(超重症)

6
(死亡)

人工呼吸器

NO

NO

YES

YES

ー

ECMO

NO

NO

NO

YES

ー

FIO2

= 0.210.21 <

ーーー

D 重症度変化パターン
I

中等症以上に悪化

II

重症化

III

超重症化

IV

中等症未満に回復

V

重症からの回復

VI

超重症からの回復

2
(軽症)

3
(中等症)

4
(重症)

S

5
(超重症)

6
(死亡)

E
S

E
S

E

E

E

S
E

I 〜 IIIbinary〇〇〇binary〇〇〇データタイプ

性別
基礎疾患：高血圧

IV 〜 VI

基礎疾患：慢性肺疾患

binary〇〇〇基礎疾患：慢性腎障害

binary〇〇〇基礎疾患：肝硬変/肝不全

binary〇〇〇基礎疾患：糖尿病

binary〇〇〇基礎疾患：免疫不全、血液疾患

binary〇〇〇基礎疾患：悪性腫瘍

binary〇〇〇基礎疾患：その他
人工呼吸の使用

binary〇〇〇binary〇ECMOの使用

binary〇抗生物質の投与binary〇年齢

continuous

〇

〇

〇

ヘマトクリット

continuous

〇

〇

〇

白血球数

continuous

〇

〇

〇

好中球

continuous

〇

〇

〇

リンパ球

continuous

〇

〇

〇

血小板数

continuous

〇

〇

〇

CRP

continuous

〇

〇

〇

アルブミン

continuous

〇

〇

〇

Na

continuous

〇

〇

〇

尿素窒素

continuous

〇

〇

〇

〇

〇

K

continuous

血糖値

continuous〇〇

総ビリルビン

continuous〇〇

クレアチニン

continuous〇〇D- ダイマー

continuous

〇

〇

〇

〇

LDH

continuous

AST

continuous〇

ALT

continuous〇

乳酸値

continuous

〇

APTT

continuous〇

PT- INR

continuous

〇

FIO2

continuous

〇

PaO2

continuous

〇

PaCO2

continuous〇pH

continuous

〇

SpO2

continuous

〇

P/F比
重症度

S

短期予測モデル

長期予測
モデル

項目名

continuous
bounded continuous〇〇S

E モデリング
長期予測モデル

Balanced̲RFC

Algorithm

BalancedRandomFo
SVC
restClassiﬁer

XGBClassiﬁer

Reﬁt metrics

kappa

kappa

kappa

短期予測モデルRandomForest

XGBoostAlgorithm

BalancedRandomFo
XGBClassiﬁer
restClassiﬁer

Parameter Search GridSearchCVBalanced̲SVC Balanced̲XGBoost

GridSearchCV

SVC
SVC
GridSearchCV

RepeatedCrossVali
CrossValidation
dationRepeatedCrossVali
dation--CV splits

3

3

3

--#of Repeat

10

None

Cross Validation

Reﬁt metrics

Kappa/Recall/Speci
Kappa/Recall
ﬁcity

10
Kappa

図1

モデルの作成・検証

A．本研究のモデル作成・検証の流れの概略図を示す。診療情報からの入力データ作成、データの分割、モデリング、モデルの検証と順に行った。B．長期予測モデル、短期予測モデルの各モデルに入力データとして使用した特徴量とそのデータタイプを示す。C．厚生労働省新型コロナ診療の手引き 5.2 版 5）に準拠し、人工呼吸器の使用、ECMO の使用、酸素投与の有無を用いて患者の重症度を 5 段
階に分類した。D．短期予測モデルの重症度変化パターンの分類を示す。「S」は変化前時点、「E」は n 日後の変化後時点（n＝3、5、7）を表し、重症度 2 から重症度 3 ～ 6 のいずれかへの悪化をパターンⅠ、重症度 2 または 3 から重症度 4 ～ 6 いずれかへの悪化をパター
ンⅡ、重症度 2 ～ 4 のいずれかから重症度 5 または 6 への悪化をパターンⅢ、重症度 3 ～ 5 のいずれかから重症度 2 への回復をパター
ンⅣ、重症度 4 または 5 から重症度 2 または 3 への回復をパターンⅤ、重症度 5 から重症度 2 ～ 4 のいずれかへの回復をパターンⅥとした。E．長期予測モデル、短期予測モデルの各モデル作成に使用したプログラムとパラメータを示す。

62

May 30, 2023

人工呼吸

Jpn J Respir Care Vol.40 No.1

ルの作成を行った。それぞれのモデルについて長期予

数、CRP、アルブミンが長期予後に強くかかわってい測モデルについて検証を行った結果、RandomForest

ることがわかった。

のモデルでは Specificity が 1.0（18/18）であり、死亡を 100％の精度で予測した（図 2A）。また、ROC curve

2．短期予測モデルと Precision-Recall curve においても RandomForest の

図 1D に示す重症度変化のパターンについて、入院モデルが高い精度が得られた（図 2B、図 2C）。各特中のある時点から 3 日後、5 日後、7 日後に、パター徴量の重要度を図 2D に示す。性別、年齢、リンパ球

ンⅠの中等症（酸素投与）以上に悪化、パターンⅡのA
Random forest model

SVC model

score

score

C

score

accuracy

0.80

accuracy

0.89

accuracy

0.82

recall0.79

recall0.90

recall0.81

speciﬁcity

1.00

speciﬁcity

0.72

speciﬁcity

0.94

precision

1.00

precision

0.98

precision

1.00

roc̲auc0.90

roc̲auc

0.81

roc̲auc

0.88

f1

0.88

f1

0.94

f1

0.89

kappa

0.28

kappa

0.35

kappa

0.28

ROC curve

D 各特徴量の重要度RF

性別0.00800.0434

基礎疾患：高血圧

0.01410.0000

特徴量

B

XGBoost model

Precision - Recall curve

Model
XGBoost

基礎疾患：慢性肺疾患

0.00470.0000

基礎疾患：慢性腎障害

0.00710.00000.0000

基礎疾患：肝硬変/肝不全

0.0018

基礎疾患：糖尿病

0.00910.0000

基礎疾患：免疫不全・血液疾患

0.00070.0000

基礎疾患：悪性腫瘍

0.00350.0000

基礎疾患：その他

0.01090.0162

人工呼吸の使用

0.00090.0000ECMOの使用

0.00090.0000

抗生物質の投与0.00320.0000年齢

0.13130.3192

ヘマトクリット

0.05690.0372

白血球数0.04600.0177

好中球数

0.06260.0470リンパ球数0.10340.0398

血小板数0.07590.0416

CRP

0.0717

0.0967アルブミン

0.15020.2033

Na

0.02970.0283尿素窒素

0.13700.0847

K

0.04660.0249重症度0.01480.0000

重要度 (FTI)
0

図2

0.4

長期予測モデルの検証結果

学習用データ（n＝1,435）を用いて作成した Randam Forest、
SVC、
XGBoost の各モデルを検証用データ（n＝359）により検証を行った。
A．各モデルの評価指標値を示す。B．各モデルの ROC curve を示す。破線と点線はそれぞれランダム推量値と理論値を表している。C．
各モデルの Precision-Recall curve を示す。破線はランダム推量値を表している。D．Randam Forest、XGBoost モデルにおける各特徴量の重要度を示す。FTI＝Feature ImportanceMay 30, 2023

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Kinugasa Y, et al

重症（人工呼吸）以上に悪化することを予測するモデていることがわかった。また、パターンⅣの中等症（酸

ルの結果を図 3 上段に示す。また、パターンⅣの中等

素投与）未満に回復、パターンⅤの重症（人工呼吸）症（酸素投与）未満に回復、パターンⅤの重症（人工未満に回復、パターンⅥの超重症（ECMO）未満に回呼吸）未満に回復、パターンⅥの超重症（ECMO）未

復することを予測するモデルでは、とくに 5 日後、7満に回復することを予測するモデルの結果を図 3 下段

日後の重症度の推移を高い精度で予測することができに示す。パターンⅡ（人工呼吸が必要となるほどに悪た。これらの回復にかかわる特徴量の重要度を図 4 右化）およびⅢ（ECMO が必要となるほどに悪化）では、に示す。CRP、D- ダイマー、PaO2、P/F 比が数日後に3 日後、5 日後、7 日後の重症度の推移を高い精度で予回復する方向の短期変化に強くかかわっていることが測することができた。これらの重症化にかかわる特徴わかった。

量の重要度を図 4 左に示す。年齢、リンパ球数、CRP、
3．モデルの再現性検証

尿素窒素（BUN）、クレアチニン、D- ダイマー、LDH
が数日後に重症化する方向の短期変化に強くかかわっ

Ⅰ 中等症（酸素投与）以上に悪化

Ⅱ 重症（人工呼吸）以上に悪化

ROC curve

ROC curve

3days（area＝0.92）

3days（area＝0.83）

3days（area＝0.93）

5days（area＝0.80）

5days（area＝0.78）

5days（area＝0.87）

7days（area＝0.82）
Random guessing

7days（area＝0.79）
Random guessing

7days（area＝0.84）
Random guessing

3days 5days 7days

3days 5days 7days

0.85

0.71

0.75

accuracy

0.98

0.96

0.94

accuracy

0.98

0.96

0.94

1

0.93

0.92

recall

0.67

0.76

0.72

recall

0.67

0.76

0.72

0.84

0.67

0.72

speciﬁcity

0.99

0.98

0.96

speciﬁcity

0.99

0.98

0.96

recallspeciﬁcity

Ⅲ 超重症（ECMO）以上に悪化

ROC curve

3days 5days 7days
accuracy

起源株流行時（期間 1）のデータを用いて作成した

3days

n＝743（学習：n＝520，検証：n＝223）
n＝289（学習：n＝202，検証：n＝87）
7days n＝316（学習：n＝221，検証：n＝95）

3days

n＝931（学習：n＝651，検証：n＝280）
n＝451（学習：n＝315，検証：n＝136）
7days n＝461（学習：n＝322，検証：n＝139）

3days

5days

5days

5days

Ⅳ 中等症（酸素投与）からの回復

Ⅴ 重症（人工呼吸）からの回復

Ⅵ 超重症（ECMO）からの回復

ROC curve

ROC curve

3days（area＝0.81）

3days（area＝0.89）

5days（area＝0.86）

5days（area＝0.86）

5days（area＝0.99）

7days（area＝0.85）
Random guessing

7days（area＝0.88）
Random guessing

7days（area＝0.92）
Random guessing

3days 5days 7days

3days 5days 7days

0.86

0.79

0.98

accuracy

0.71

0.79

0.95

accuracy

1

0.93

0.71

recall

0.91

0.93

0.81

recall

0.85

0.78

0.99

speciﬁcity

0.7

0.78

0.96

speciﬁcity

recallspeciﬁcity

ROC curve

3days（area＝0.93）

3days 5days 7days
accuracyn＝743（学習：n＝520，検証：n＝223）
n＝289（学習：n＝202，検証：n＝87）
7days n＝316（学習：n＝221，検証：n＝95）

n＝1414（学習：n＝989，検証：n＝425）
n＝1272（学習：n＝890，検証：n＝382）
7days n＝1197（学習：n=837，検証：n＝360）

n＝1256（学習：n＝879，検証：n＝377）
n＝1137（学習：n＝795，検証：n＝342）
7days n＝1076（学習：n＝753，検証：n＝323）

0.98

1

1

0.89
1

0.79

0.98

0.84

n＝362（学習：n＝253，検証：n＝109）
n＝353（学習：n＝247，検証：n＝106）
7days n＝350（学習：n＝244，検証：n＝106）

3days

3days

3days

5days

5days

5days

図3

0.82

短期予測モデルの検証結果

Ⅰ～Ⅵの重症度変化パターンについてそれぞれのベストモデルにおける ROC curve と評価指標値、学習と検証に用いたデータ数を示す。

64

May 30, 2023

人工呼吸

Jpn J Respir Care Vol.40 No.1

上記長期モデルならびに短期モデルについて、2021 年

死）の予測には、この APACHE Ⅱをもとにした Pre-4 月 1 日から 12 月 31 日までの変異株（主としてアルdicted APACHE スコアが使用されている。しかし、こファ株、デルタ株）流行時（期間 2）に取得したデーのスコアは、COVID-19 といった特定の疾患向けのもタセットを用いて再現性を検証したところ、再現性ののでなく、また海外の ICU の医療データを基に開発さあることが確認できた（図 5）。

れたものなので、日本の ICU の現状には必ずしも即し

Ⅳ．考てないことが指摘されている 11）。

察本研究において作成した ICU 入室から 24 時間以内

本研究ではまず、わが国の ICU に入院した COVID-19の診療情報から退院時の生死を予測する AI モデルは、

患者 1,794 例を対象に、ICU 入室から 24 時間以内の診COVID-19 を対象にしたモデルであり高い精度を示し

療情報から退院時の生死を予測する AI モデルを作成ているので、わが国における重症 COVID-19 の生命予した。これまで ICU では、主として、12 個の生理学的後の予測には有用なものになると思われる。さらに本

変数、年齢、および基礎疾患に基づきスコアを算出す研究では、ICU に入院した COVID-19 患者 1,794 例のる Acute Physiologic Assessment and Chronic Health

複数時点（計 9,072 時点）の診療情報を使って、ICU

Evaluation 第 2 版（APACHE Ⅱ） が使われ、予後（生・入院中のある時点から数日後に重症化するか回復する

10）

パターン I

パターン V

パターンVI

3days

5days

3days

5days

XGB

RF

RF

RF

RF

性別

0.01430.00850.00270.00660.00170.0099基礎疾患：高血圧

0.00000.00150.00380.00600.00070.0071

基礎疾患：慢性肺疾患

0.00300.00580.00310.00450.00140.01190.0169基礎疾患：慢性腎障害

0.00000.00170.00240.00060.00000.00280.00390.0028

基礎疾患：肝硬変/肝不全

0.00000.00020.00000.00000.00050.01260.00940.01040.0087

基礎疾患：糖尿病

0.00000.00250.00280.00390.00330.00120.00210.00250.00360.0011

基礎疾患：免疫不全・血液疾患

0.00000.00090.00200.00200.00000.00860.00110.00000.00310.00080.0030

基礎疾患：悪性腫瘍

0.00000.00230.00180.00310.0007

基礎疾患：その他

0.01180.01120.00510.01860.02200.0120

基礎疾患：その他

0.00000.00460.00400.00680.0048

年齢

0.02710.03420.04990.03950.0551

0.0641

年齢

0.06520.01940.02380.03090.0144

ヘマトクリット

0.02230.03210.03370.04100.04720.0353

ヘマトクリット

0.02640.02710.03690.03990.0306

白血球数0.10590.08370.08950.06960.08090.0982

白血球数0.05260.01870.03250.02800.0308

好中球数

0.06300.08400.07940.08750.0892

0.0985

好中球数

0.03640.02860.03230.02300.0247

リンパ球数0.0894

0.09720.07440.11920.08690.0788リンパ球数0.02090.03880.02450.03400.0326

血小板数0.05350.05070.06950.03910.0501

0.0481

血小板数

0.05160.07570.05740.06370.0320CRP

0.10700.10220.14440.09580.07730.0755

CRP

0.05100.02320.02730.02430.0630アルブミン

0.02150.03740.05080.05480.04720.0525

アルブミン

0.05110.01240.02070.02920.0297

Na

0.02070.04100.05020.0416

0.04870.0391Na

0.02040.02070.02560.03280.0211尿素窒素

0.04800.06830.03990.05490.05140.0492尿素窒素

0.03320.03630.03550.03000.0198血糖値

0.0501

0.05820.04570.04130.05090.0494K

0.02240.01760.02150.03150.0272

総ビリルビン

0.04340.04840.04370.04520.04060.0398血糖値

0.03240.01990.02730.02700.0297

クレアチニン

0.0756

0.05840.06150.04550.05550.0478

総ビリルビン

0.03290.02380.02270.02780.0131D- ダイマー0.0731

0.06380.05150.06430.05620.0738

クレアチニン

0.03400.01680.02730.02250.0279LDH

0.12600.0921

0.0621

0.09630.08220.0804D- ダイマー

0.03810.03250.06640.06040.0221LDH

0.03740.02680.03590.02990.0267AST

0.03180.02510.01830.01960.0163ALT

0.02390.02430.01530.02680.0195

乳酸値

0.03660.02460.02140.02880.0137APTT

0.03540.01740.03340.03720.0384PT- INR0.03200.04440.02450.03030.0394F IO 20.08100.03120.03360.02320.0128PaO2

0.00000.03200.05640.04600.1230PaCO2

0.04020.12380.07380.07320.0151pH

0.0346

0.07380.06700.06000.0410SpO2

0.00000.04290.04330.02750.0751

P/F ratio

0.06130.09410.07320.05910.1472

May 30, 2023

65

7days

3days

5days

7days

RF

RF

RF

RF

RF

RF

性別

0.00660.00680.00740.00480.00590.0081

基礎疾患：高血圧

0.00330.01000.01280.01070.0101

基礎疾患：慢性肺疾患

0.01120.00730.00390.00370.0121

基礎疾患：慢性腎障害

0.00670.00440.00630.0086

基礎疾患：肝硬変/肝不全

0.00470.00140.0038

基礎疾患：糖尿病

0.01870.0050

基礎疾患：免疫不全・血液疾患

0.0019基礎疾患：悪性腫瘍

重要度 (FTI)
0

0.2

図4

Model

特徴量

5days

Model

特徴量

パターン IV

パターンII

3days

3days

短期予測モデルにおける各特徴量の重要度

Ⅰ～Ⅵの重症度変化パターンについてそれぞれのベストモデルにおける各特徴量の重要度を示す。

Kinugasa Y, et al

AccuracySpeciﬁcity

期間１
期間２
期間１
期間２
（2020.5- （2021.4- （2020.5- （2021.42021.3） 2021.12） 2021.3） 2021.12）
長期予測モデル

Ⅰ
悪化

Ⅱ
悪化

Ⅲ
悪化
短期予測
モデル
Ⅳ
回復

Ⅴ
回復

Ⅵ
回復

RFC

0.8

0.36

1

1

SVC

0.89

0.74

0.72

0.81

XGB

0.82

0.49

0.94

0.94

3days

0.85

0.5

0.84

0

5days

0.71

0.6

0.67

0

7days

0.75

0.56

0.72

0

3days

0.76

0.51

0.75

0.59

5days

0.78

0.51

0.78

0.81

7days

0.76

0.48

0.75

0.73

3days

0.98

0.88

0.99

0.96

5days

0.96

0.8

0.98

0.9

7days

0.94

0.74

0.96

0.79

3days

0.82

0.66

0.81

0.67

5days

0.97

0.91

0.99

0.93

7days

0.98

0.86

0.99

0.9

3days

0.74

0.56

0.73

0.55

5days

0.77

0.59

0.75

0.56

7days

0.96

0.75

0.99

0.87

3days

0.83

0.36

0.8

0.4

5days

0.98

0.64

0.98

0.67

7days

0.91

0.42

0.87

0.41

図5

モデルの再現性検証の結果

起源株流行時（期間 1）のデータを用いて作成した長期予測モデルの RandomForest、
XGBoost、SVC 各モデルと、短期予測モデルのⅠ～Ⅵの重症度変化パターンのベストモデルについて、2021 年 4 月 1 日から 12 月 31 日までの変異株（アルファ株、
デルタ株）流行時（期間 2）のデータセットを用いて再現性を検証した。期間 1、期間 2 のそれぞれの検証結果として各評価指標値を示す。

かを予測する AI モデルを作成し、高い精度で重症度

ち ECMO トリアージを検討する際の参考情報の 1 つの変遷が予測可能であることを確認した。このようなになる可能性が考えられる。

ICU 入院中のある時点から数日後の病態の悪化や回復

現在、この AI モデルを ICU の診療現場で実装するを予測する AI モデルは国内外で類を見ない。このモデことを想定した PC で操作可能なダッシュボードを作ルによって重症化を早期に予測することが可能となる成中である。これを本研究の参加医療機関で使用し、ので重症化の予防につながることが期待される。加え診療現場からのフィードバックを得ながら、日本呼吸て、このモデルによって数日後に人工呼吸器や ECMO

療法医学会、日本 ECMOnet、関連学会などと連携しが必要になるか、あるいは人工呼吸器や ECMO からて国内の他医療機関へ運用を拡大する予定である。

離脱できるか高い精度での予測が可能になるので、人本研究では、まず 2020 年 5 月 22 日から 2021 年 3 月

工呼吸器や ECMO の必要台数、重症感染症病床の確31 日までに ICU あるいは一般病棟に入院した COVID-19

保、広域搬送体制などの重症者向け医療提供体制を整患者を対象に重症度の予測モデルを作成した。この時備するうえで利用可能かもしれない。また、感染者数

期は起源株の SARS-CoV2 が原因ウイルスとなってお急増時における ECMO 装着の優先順位付け、すなわ

り、また感染者は全例ワクチン未接種者であった。次66

May 30, 2023

人工呼吸

Jpn J Respir Care Vol.40 No.1

いで、2021 年 4 月 1 日から 2021 年 12 月 31 日までの報となる。今後、刻々と変化する感染状況に対応したデータで上記のモデルを検証した。
この時期は変異株、モデルの ICU での実装を想定した医療 MLOps システ

とくにアルファ株やデルタ株が流行した時期である。

ムの開発が重要であると考えられる。

検証結果は、高い精度で重症度の予測が可能なモデルであることが確認できた。その後、オミクロン株をは謝辞じめとした変異株が続々と出現し、感染者のワクチン

本研究に先行した AI ホスピタル事業の「新型コロナ接種の有無や回数なども刻々と変化している。このよ

ウイルスの治療薬・ワクチンの開発に資するデータ連

うに刻々と変化する感染状況に対応して常に最新のデ携基盤の構築」研究において 2021 年度、診療情報の収ータを投入して AI モデルを最適化していく必要があ

集にご協力いただいた、札幌医科大学附属病院救急医る。
今後、本研究を発展させて、「連続的なデータ投入」、学講座、国家公務員共済組合連合会横須賀共済病院な「データの前処理」「AI モデルの実装 / 最適化」、「医らびに医療法人徳洲会グループ病院に感謝します。ま

療現場での適用」とそれらの「自動化」を可能にする

た、本研究の全期間を通して継続的に診療情報の収集システム、すなわち医療機械学習オペレーションシスにご協力いただいた、広島大学大学院医系科学研究科、

テム（MLOps）の開発が必要であると思われる。し救急集中治療医学の菊谷知也医師、大阪大学大学院医かし、わが国では医療 MLOps の各ステップの構築に

学系研究科、生体統御医学講座の内山昭則医師に感謝

は課題が山積している。たとえば、多施設から医療情します。AI モデルの構築にご協力いただいたシステム

報を連続的に投入し、これらを AI 解析に適した形にバイオロジー研究機構の Mayuri Sathiyananthavel 博

前処理するプロセスが律速段階であるが、ここは人的

士、長谷武志博士に感謝します。本研究全般にわたりリソースに頼っている現状がある。人的リソースに依ご支援いただいた国立医薬基盤・健康・栄養研究所理る以上、感染症パンデミックをはじめとした、刻々と事長の中村祐輔先生に感謝します。本研究は日本呼吸

ダイナミックに変動する医療状況に対応したリアルタ

療法医学会学術研究推進委員会承認案件であり、日本

イムな AI モデルの作成や医療現場での活用は厳しい

呼吸療法医学会ならびに日本 ECMOnet のご協力に感と思われる。今後、AI 開発のデータサイエンティスト

謝します。本研究の一部は、科研費 20H03782（志馬）、と臨床医が連携して、ICU で実装可能な医療 MLOps

科研費 17H06179（今井）で助成されました。

12）のシステム開発が望まれる。

Ⅴ．お わ り にわが国の起源株流行時に ICU に入院した COVID-19
患者 1,794 例の複数時点（計 9,072 時点）の診療情報を使って、ICU 入室から 24 時間以内の診療情報から退院時の生死を予測する AI モデルのみならず、ICU 入

COI に関し、志馬伸朗は MSD 社、Gilead Sciences, Inc.、Becton, Dickinsonand Company 社から 50 万円超の講演料、旭化成
ファーマ社から 100 万円超の奨学寄附金収入がある。また、小谷透はカフベンテック社から 100 万円超の役員報酬、東レ・メ
ディカル社から 50 万円超の原稿料、エア・ウォーター社から 100万円超の研究費・助成金、かわぐち心臓呼吸器病院、アイ・エム・
アイ社から 100 万円超の奨学寄附金収入がある。
その他の著者には規定された COI はない。

院中のある時点から数日後に重症化するか回復するかを予測する AI モデルを作成し、いずれも高い精度で重症度の予測が可能であることを確認した。このモデルを変異株（デルタ株など）流行時のデータ（103 例、
計 980 時点）のデータセットで検証し、モデルの有効性の再現性を確認した。これによって、重症化の予防のみならず、数日後に人工呼吸器や ECMO が必要に

参考文献
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Proposal_20221021.pdf（2022 年 10 月 20 日閲覧）
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るか予測が可能になるので、人工呼吸器や ECMO のmachine learning in prediction of ICU admission, mortali-

必要台数、重症感染症病床の確保、広域搬送体制などの重症者向け医療提供体制を整備するうえで有用な情

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https://scikit-learn.org/stable/（2023 年 3 月 10 日閲覧）
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https://imbalanced-learn.org/stable/（2023 年 3 月 10 日
閲覧）8） XGBoost：XGBoost Documentation. 
https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/python/index.
html#（2023 年 3 月 10 日閲覧）689） Python：python. May 30, 2023

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12） xpresso ai：Machine Learning in Healthcare: Improving
Healthcare with MLOps. 
https://medium.com/@xpressoai/machine-learning-inhealthcare-improving-healthcare-with-mlops-6f71b5d1820（2023 年 3 月 10 日閲覧）