はじめに

病院や介護現場で働いていると、突然患者さんが急変する場面に出会うことがあります。
呼吸状態の悪化、血圧の急激な低下、心停止――。
これらは数分の対応の遅れが命に直結するため、看護師や医師にとって常に緊張を伴う場面です。

しかし、忙しい現場で全ての患者の小さな変化に気づくのは容易ではありません。そこで注目されているのが「AIによる急変リスク予測」です。AIは膨大な医療データを解析し、わずかな兆候を捉えて「この患者さんは急変するかもしれない」と知らせてくれるのです。

従来の急変予測の課題

これまで急変の予測は、主に看護師の経験や勘に頼る部分が大きいものでした。もちろん看護師の観察力は非常に重要ですが、人手不足や業務過多の中で、すべての患者さんを常時細かく観察することは難しいのが現実です。

また、バイタルサインは測定のタイミングによっては異常を捉えられないこともあります。たとえば夜勤中に巡視で確認したときは安定していても、その1時間後には急変しているといったケースも珍しくありません。こうしたギャップを埋めるために、AIの活用が期待されています。

AIによる急変予測の仕組み

AIは、電子カルテやモニターから収集されるデータをリアルタイムに解析します。

血圧、心拍数、呼吸数、酸素飽和度（SpO₂）などの基本的なバイタルはもちろん、検査値や既往歴なども組み合わせて、「どのような患者が急変しやすいか」を学習していきます。

従来のスコアリングシステムとして有名なのが EWS（Early Warning Score） ですが、AIはこれに加えてより複雑なパターンを見抜けるため、精度が向上しています。結果として、「数時間以内に急変リスクが高まる可能性があります」といった予測をアラートとして通知できるようになります。

実際の活用事例

海外の一部の病院ではすでに導入が進んでおり、ICUや救急での急変予測システムが臨床試験として活用されています。例えばアメリカでは、大規模な電子カルテデータを解析するAIモデルが導入され、急変の発生率を事前に下げられたという報告もあります。

日本国内でも大学病院を中心に研究が進んでおり、看護師の負担を減らしつつ救命率を高める取り組みが広がっています。さらに在宅医療や介護施設では、ベッドや居室に設置したセンサーとAIを組み合わせ、呼吸状態の変化や転倒リスクを検知するシステムが開発されています。

メリット

AIによる急変予測の最大のメリットは、救命率の向上です。従来なら気づけなかった小さな兆候を捉えることで、早めに医師へ報告・対応できるようになります。

また、データに基づく客観的な判断材料が増えることで、看護師の心理的負担も軽減されます。「この患者さんは大丈夫そうだけど不安…」というときにAIの分析結果があれば、安心材料になります。

さらに、医療者不足が叫ばれる中で、AIは「人が足りない部分を補う存在」として期待されています。

注意点と課題

もちろんAIは万能ではありません。

• 学習に使うデータの質や量が不十分だと誤った予測をする可能性がある
• 「AIが大丈夫と言っているから」と過信してしまう危険性
• 個人情報の取り扱いやセキュリティ対策の重要性

これらの課題をクリアするためには、AIを「判断する主体」ではなく「医療者の意思決定を支援するツール」と位置づける必要があります。最終的な判断は必ず看護師や医師が行うことが大前提です。

今後の展望

AIによる急変予測は、今後さらに広がりを見せると考えられます。

• IoTとの連携：ウェアラブルデバイスを患者が装着し、日常生活の中で常時モニタリング
• 在宅医療での活用：高齢者や慢性疾患患者の自宅での急変予測 → 早期の医療介入につながる
• 教育分野：AIが生成する「急変シナリオ」を教材にして、看護師や学生の訓練に活用

こうした技術が実用化すれば、「急変ゼロを目指す医療」が現実に近づいていくでしょう。

まとめ

患者の急変リスク予測は、まさに「AIだからこそできる」分野です。膨大なデータを一瞬で解析し、人間では見落としがちな兆候を拾い上げてくれるのはAIの強みです。

ただし、AIは決して医療従事者を置き換えるものではなく、あくまで「現場を支えるパートナー」です。看護師の観察力とAIの分析力、この両者が組み合わさることで、より安全で質の高い医療を実現できるはずです。

「勘からデータへ」。AIの導入は、医療の現場に新しい安心をもたらす大きな一歩になるでしょう。