4．透析量の適正化における人工知能の意義―AIの臨床適用に向けた実践的アプローチと課題

血液透析における溶質除去量の適正化は，慢性腎不全患者の生命予後において重要な課題である．近年，人工知能（AI）技術の医療分野への応用が注目されており，透析医療においてもその活用が期待されている．本稿では，血液透析濾過（HDF）における溶質除去の基礎理論を概説し，AI技術を用いた溶質除去量予測の意義とシミュレーション活用について述べる．われわれの研究では，HDF患者816症例のデータセットを用いたRandom ForestおよびXGBoostアルゴリズムにより，α1-ミクログロブリン除去量予測で決定係数R²＝0.884，アルブミン漏出量予測でR²＝0.818と高い精度の結果となった．AIを用いたシミュレーションは，個別患者に最適化された透析条件の設定を可能とし，治療効果の向上が期待される．しかし，外的妥当性の検証，モデルの解釈可能性，多施設共同研究の必要性など，臨床応用に向けた課題も存在する．