国際的に活用できる尿路感染症の適正治療に向けた薬剤耐性菌のAI診断システムの開発

尿路感染症の診断・治療においては現在、抗菌薬に耐性を示す、すなわち抗菌薬が効かずに治療抵抗性となる症例が多くなっており、それにより広域細菌に効果を有する抗菌薬の濫用へと繋がる可能性が問題となっている。そのために、薬剤耐性菌か否かを、迅速に診断して適正治療へと繋げることが求められている。本研究においては、神戸大学医学部附属病院における尿路感染症患者197例を対象としたロジスティクス回帰による、尿路感染症で最も多く分離される大腸菌の同定について、薬剤耐性菌の同定を行うAIシステムの開発研究の前段階の検討を行った。対象は、2019年12月から2022年6月までに神戸大学医学部附属病院泌尿器科を受診し、尿路感染症と診断され、解析に耐えうるデータを有する患者197例である。方法は、機械学習手法のロジスティック回帰を使用した。その中でランダムに選別された152例を性別・症状、ならびに尿路結石、前立腺肥大症、神経因性膀胱や糖尿病などの既往歴・病名・尿所見・尿培養結果・治療のための使用抗菌薬などの患者データをAIに深層学習させる学習データと設定し、残りの45例を評価データと設定した。その結果としては、大腸菌か否かの判別の正解率は学習データで89.5%、評価データで71.1%であった。これは尿路感染症全体における大腸菌の割合が約70%であることを考えると信頼度の高い結果であった。（安田 満：尿路・性器感染症における耐性菌の現状：臨泌 2010; 64: 289-95)　また、値が高い程大腸菌同定に重要な情報であることを示すロジスティック回帰係数は、尿路上皮癌の項目で4.66と最も高かった。大学病院という性格上悪性腫瘍による複雑性膀胱炎を扱うことが多く、典型的な尿路感染症の少なさが要因であると考えられる。今後外国株も交えた検討を進めていく。

尿路感染症の診断・治療においては現在、抗菌薬に耐性を示す、すなわち抗菌薬が効かずに治療抵抗性となる症例が多くなっており、それにより広域細菌に効果を有する抗菌薬の濫用へと繋がる可能性が問題となっている。そのために、薬剤耐性菌か否かを、迅速に診断して適正治療へと繋げることが求められている。本研究においては、神戸大学医学部附属病院における尿路感染症患者197例を対象としたロジスティクス回帰による、尿路感染症で最も多く分離される大腸菌の同定について、薬剤耐性菌の同定を行うAIシステムの開発研究の前段階の検討を行った。対象は、2019年12月から2022年6月までに神戸大学医学部附属病院泌尿器科を受診し、尿路感染症と診断され、解析に耐えうるデータを有する患者197例である。方法は、機械学習手法のロジスティック回帰を使用した。その中でランダムに選別された152例を性別・症状、ならびに尿路結石、前立腺肥大症、神経因性膀胱や糖尿病などの既往歴・病名・尿所見・尿培養結果・治療のための使用抗菌薬などの患者データをAIに深層学習させる学習データと設定し、残りの45例を評価データと設定した。その結果としては、大腸菌か否かの判別の正解率は学習データで89.5%、評価データで71.1%であった。これは尿路感染症全体における大腸菌の割合が約70%であることを考えると信頼度の高い結果であった。（安田 満：尿路・性器感染症における耐性菌の現状：臨泌 2010; 64: 289-95)　また、値が高い程大腸菌同定に重要な情報であることを示すロジスティック回帰係数は、尿路上皮癌の項目で4.66と最も高かった。大学病院という性格上悪性腫瘍による複雑性膀胱炎を扱うことが多く、典型的な尿路感染症の少なさが要因であると考えられる。今後外国株も交えた検討を進めていく。