theory)」が仮説の1つにある。米ノースウェスタン大学の研究チームは、電子カルテデータに機械学習を適用することで、「COVID-19患者の主要な死因には二次性の細菌性肺炎が多いことを示し、サイトカインストーム仮説を否定できる可能性がある」とする研究成果を発表している。Investigationに掲載された同研究では、ノースウェスタン記念病院の集中治療室で重度の肺炎と呼吸不全を起こした585名(うちCOVID-19患者190名)の電子カルテデータから、延べ入院日数の類似した患者をグループ化して解析する「CarpeDiem」という機械学習アプローチを開発した。この結果、「COVID-19患者の約半数が人工呼吸器関連の二次性細菌性肺炎(VAP)を発症し、VAPから回復した患者は生存率が高く、VAPから回復できなかった患者は死亡率が高いため、ウイルスそのものに関連する死亡率は比較的低い」ことが示されたという。研究グループでは、これらの結果がサイトカインストーム仮説の否定を示唆すると考察している。Singer氏は「もしサイトカインストームがCOVID-19患者の長期入院の根底にあるのであれば、多臓器不全への移行が頻繁にみられるはずだが、我々が本研究から見い出した結果は異なるものだった」と説明する。Wunderink氏は「COVID-19患者の死因における細菌性肺炎の重要性は過小評価されており、多くの施設では十分に調べていなかったり、治療の成否ではなく、肺炎の有無に伴う結果のみを見ている」と語った。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。