適切な抗菌薬を処方するために

カビや水虫菌などの「真菌」が原因となる病気に使われる抗真菌薬は、過剰な使用が問題視されている。 侵襲性真菌症（IFD）の高い罹患率と死亡率、 および診断ツールの乏しさが理由で、本来抗真菌薬を使うべきない人にも投与されてしまうことがあるのだ。そんな中、注目されているのが、適切な抗菌薬処方を行うためのプログラム「抗菌薬スチュワードシップ（AFS）」である。

抗菌薬を適切に管理するためには、疫学的な監視、監査、フィードバックが求められる。AFSプログラムにおいても同様だが、現実的には、監視や監査の実施は難しい点が多い。

オーストラリアにあるモナーシュ大学のDiva Baggioらは、侵襲性カビ症（IMD）へのAFSの適用に着目し、機械学習ベースの自然言語処理（NLP）を用いて胸部断層撮影（CT）読影レポートをスクリーニングし、主要なAFS測定値に対するベンチマークを試みた。結果、機械学習を用いたIMDの発見と監査の自動化に初めて成功した。

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IMD患者を半自動的に分類！

Diva Baggioらの研究のポイントは以下の通りだ。