A machine learning approach to predict healthcare-associated infections at intensive care unit admission: findings from the SPIN-UTI project

M. Barchitta*, A. Maugeri, G. Favara, P.M. Riela, G. Gallo, I. Mura, A. Agodi, on behalf of the SPIN-UTI Network

*University of Catania, Italy

Journal of Hospital Infection (2021) 112, 77-86

背景

集中治療室（ICU）において医療関連感染症（HAI）のリスクがより高い患者を同定することは、公衆衛生にとって重要な課題である。機械学習により、患者のリスク層別化が改善され、目標を絞った感染予防・制御介入につながる可能性がある。

目的

ICU における HAI リスクの予測を目的としたSimplified Acute Physiology Score（SAPS）IIの性能を、従来の統計学的アプローチと機械学習アプローチの両方を用いて評価すること。

方法

本研究では、Italian Nosocomial Infections Surveillance in Intensive Care Units プロジェクトから患者7,827例のデータを用いた。Support Vector Machines（SVM）アルゴリズムを適用して、性別、患者の搬送元、急性冠動脈疾患に対する非外科的治療、外科的介入、入室時の SAPS II、侵襲的デバイスの存在、外傷、免疫不全、ならびに ICU 入室に先立つ 48 時間以内の抗菌薬療法に従って分類した。

結果

HAI リスクの予測における SAPS II の性能は、受信者動作特性曲線における曲線下面積が 0.612（P ＜ 0.001）、正確度が56％であった。SAPS II について、ICU 入室時の他の特性とともに検討した場合、検証セットについては SVM 分類子の正確度は 88％、AUC は 0.90（P ＜ 0.001）であった。SAPS II の変数を除去して同じ SVM モデルを検討した場合の予測能はより低かった（正確度 78％、AUC 0.66）。

結論

本研究から、SVM モデルは、ICU 入室時に HAI リスクが高い患者の早期予測において有用なツールであることが示唆された。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント：

感染対策分野では、予後予測や耐性菌保有の予測、あるいは COVID-19 の可能性の予測など様々な予測や推定が行われる。この分野における機械学習や AI に期待するところは大きい。

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Q. Guo*, Z. Lv, H. Wang, L. Song, Y. Liu, H. Chen, C. Zhou
*Capital Medical University, China

Journal of Hospital Infection (2021) 118, 40-47

Extended-spectrum β-lactamase Enterobacteriaceae (ESBLE) in intensive care units: strong correlation with the ESBLE colonization pressure in patients but not same species

Risk of transmission of COVID-19 from healthcare workers returning to work after a 5-day isolation, and kinetics of shedding of viable SARS-CoV-2 variant B.1.1.529 (Omicron)

J. Jung*, S.W. Kang, S. Lee, H. Park, J.Y. Kim, S.-K. Kim, S. Park, Y.-J. Lim, E.O. Kim, S.Y. Lim, E. Chang, S. Bae, M.J. Kim, Y.P. Chong, S.-O. Lee, S.-H. Choi, Y.S. Kim, M.-S. Park, S.-H. Kim
* University of Ulsan College of Medicine, South Korea

Journal of Hospital Infection (2023) 131, 228-233