敗血症は高い死亡率を伴う重篤な疾患であり、その早期認識と精密な管理は臨床における大きな課題です。従来の評価ツールは静的データに依存しており、動的な病状監視や個別化治療のニーズに応えにくいです。人工知能（AI）は多次元の臨床データを統合することで、敗血症の早期警告、リスク層別化、サブタイプ識別、治療意思決定に新たなソリューションを提供します。しかしながら、AIの臨床応用はデータ品質、モデルの説明可能性、倫理的規制枠の欠如により制約を受けています。本稿は敗血症管理分野におけるAIの最新進展を体系的にレビューします。機械学習および深層学習モデルは時系列データから早期リスクを特定し、先行警告を実現します。教師なし学習は敗血症の異質性を解析し、予後や治療反応の異なるサブタイプを分類するのに役立ちます。治療面では、AIは液体蘇生、血管作動薬、抗生物質の精密な適用に対する意思決定支援を開始しています。今後の発展は高品質な多施設データセットの構築、説明可能なアルゴリズムの開発、前向き研究による臨床効果の検証に注力し、医師を中核にAIが補助する協働診療モデルの確立を目指し、敗血症患者の予後改善に資することを目的とします。

人工知能;敗血症;機械学習;早期警告;意思決定支援