CAPD患者モニタリングの自動化AI対ルールベースAIによる最適化：体系的比較レビュー

科学分野:

• 腎臓病学
• 医療情報学
• 人工知能

背景:

• 連続携行式腹膜透析（CAPD）は、特に開発途上国において、重要な腎代替療法です。
• CAPDは、腹膜炎や体液過剰などの課題に直面しており、モニタリングと意思決定支援の向上が必要です。
• 人工知能（AI）は、CAPD管理を強化するための潜在的なソリューションを提供します。

研究 の 目的:

• CAPDモニタリングのためのルールベースAIシステムと自動機械学習アプローチを体系的にレビューおよび比較すること。
• 臨床転帰、患者の遵守、運用効率、コスト、ユーザビリティにおけるAIの有効性を評価すること。
• CAPDにおける腹膜液画像分類のための自動化AIを調査すること。

主な方法:

• 2020年1月1日から2025年5月20日までに公開された文献の体系的レビュー。
• PubMed、Scopus、Google Scholar、IEE Xploreからの研究を含め、24件の研究を統合。
• CAPDモニタリングおよび管理のためのAI実装に焦点を当てた14件の適格研究の評価。

主要な成果:

• 自動化AIシステムは、優れた精度と早期検出能力を示します。
• ルールベースAIモデルは、リソースが限られた医療環境で実用的な利点を提供します。
• AI（腹膜液画像分類のための機械学習を含む）は、CAPD管理において有望です。

結論:

• ルールベースアプローチと自動アプローチを組み合わせたハイブリッドAI統合モデルをCAPDモニタリングに提案します。
• このハイブリッドモデルは、臨床精度、費用対効果、アクセシビリティを最大化することを目的としています。
• 成功裡な実装のためには、国のガイドラインや保険制度に合わせてAIソリューションを調整することが重要です。