Development of algorithm for predicting risk of pulmonary complications after cardiac surgery using artificial intelligence rule extraction technology

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心臓血管外科術後管理において、術後肺合併症は、集中治療室の滞在日数を長期化する要因の一つであり、術前の様々な患者データから肺合併症（人工呼吸器が長期になる）を併発する蓋然性をAIで予測できれば、十分な対策を練って手術に臨むことができ、さらに術後の肺合併症の軽減にもつながる。2022年度は、成人心臓血管外科手術症例術後患者のデータベースを作成するため、術前・術中および術後の血液ガスデータ、手術時間、心機能、年齢、性別、基礎疾患など、後方視的にデータを収集してきた。しかし、当院における集中治療管理体制が、2022年9月より大幅に変更になったため、術後の呼吸管理の体制や方法にも変化が生じた。これまでの集中治療医師主導の呼吸管理体制から、主治医主導プラス集中治療医サポートの呼吸管理体制に変更したため、術後呼吸管理のプロトコール自体を見直すことになった。呼吸管理だけでなく、血液浄化療法を含めた様々な集中治療管理の方法を調整を余儀なくされ、データベースの見直しと改変を要し、新たにデータベースの構築を予定している。