新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の死亡率を改善させるためには、1）致死率の高い重症例を特に標的とした診療戦略確立と、2）急増する患者数に対応する医療提供のマッチングなどの医療調整、が重要である。特にCOVID-19のように既存の治療法がなく流行程度が予測しがたい新興感染症の流行後しばらくは、臨床現場がこの感染症に直接対峙しながら戦略を構築する必要がある。加えて、流行期毎に異なる病原性/致死率や地域により異なる重症者数と対応可能な医療施設あるいは病床との不整合は、治療成績に影響する。これらの課題を解決するための一手段として、高い精度・高いリアルタイム性・高い継続性を持つクラウド型情報システムを用いた症例登録システムの確立と、臨床応用が必要であると考えた。申請者らは、日本ECMOnetと協働して、令和3年度AMED新興・再興感染症に対する革新的医薬品等開発推進研究事業(課題管理番号：20fk0108544h0001）を活用し、人工呼吸を要する重症COVID-19の治療を行う全国の集中治療病床と診療状況を一元的かつリアルタイムに可視化した横断的ICU情報探索システム（CRISIS: CRoss Icu Searchable Information System)を開発した。本課題(令和4-6年度AMED新興・再興感染症に対する革新的医薬品等開発推進研究事業(課題管理番号：24fk0108654h003）では、データベースの精緻化、入力システム（EDC）の改良、他のデータベースとの連携を新たに確立し、これを利活用した。この改良型CRISISは、本邦歴史上初のパンデミック対応リアルタイム・ウェブデータベースとして、8,500例以上の人工呼吸器患者、1,200例以上のECMO患者の基本データを蓄積し、平均生存率、入院期間、人工呼吸日数などの指標を継続的に把握できるデータベースとなった。日本集中治療医学会重症患者データベース(JIPAD)とのデータ連係や重要な患者情報であるCT画像との自動連携、データ精度維持とセキュリティ向上のための継続的アップデートも実施した。データベースを用いたCOVID-19診療に関する臨床研究を複数件行い、トップジャーナルへの投稿や学会発表も行い、科学的エビデンスの発信に貢献した。既存のパンデミック対応情報システムが抱える網羅性・迅速性・拡張性の課題を克服し、今後の新興・再興感染症にも対応可能な高精度・高信頼の医療情報基盤を構築した。
加えて、本AMED研究では、データベースを元に AIを活用して患者の重症化予測を行うスコアリングシステム（ETS）を開発した。このシステムは、複数患者のETSをリアルタイムに可視化でき、優れた予測精度（AUC 0.96）でECMOを必要とする重症患者を選抜出来た。患者搬送マッチングシステムでは、搬送先病院の所在地・搬送に要する時間の試算を表示し、その施設で使用可能な病床・人工呼吸器・ECMOがいくつ残っているのかをリアルタイムに表示させ、患者搬送中の重症度・処置内容なども共有できるシステムのデモ画面を開発した。
さらに、医療機器開発に必要な情報収集のためのプラットフォーム作成を行うことを目的に、ECMOに関連する機器開発のためのアンメットニーズを抽出するためのアンケートを行った。診療に関わる医療従事者で有効な回答は263件が得られ機器およびカニューレ関連企業との連携によるデバイス開発を進めている。
これらの成果により、COVID-19のみならず、今後発生しうる同様の新興/再興感染症の重症患者への応用も視野に入れたデータベースプラットフォームの基盤が確立できた。