ICUにおけるAI支援精密栄養管理：ナラティブレビューと実装ロードマップ

科学分野:

• クリティカルケア医学
• 生物医学情報学
• 栄養科学

背景:

• 人工知能（AI）は、個別化ケアとリアルタイム分析により集中治療室（ICU）を変革しています。
• ICU転帰にとって重要な栄養療法は、しばしば遅延し、個別化を欠いています。

研究 の 目的:

• ICU栄養における現在および今後のAI応用をレビューすること。
• クリティカルケア栄養におけるAIの臨床的可能性、実装障壁、および倫理的考慮事項を強調すること。

主な方法:

• 2018年1月から2025年11月までの英語文献のナラティブレビュー。
• PubMed/MEDLINE、Scopus、Web of Science、Google Scholarでの検索および引用追跡。
• 栄養最適化のための機械学習（ML）、深層学習（DL）、自然言語処理（NLP）、および強化学習（RL）に焦点を当てました。

主要な成果:

• AIモデルは栄養必要量を正確に推定し、経腸栄養（EN）および静脈栄養（PN）を最適化できます。
• AIは胃腸不耐症および代謝合併症を予測し、リアルタイムでの治療適応を可能にします。
• 強化学習（RL）およびマルチオミクス統合は、縦断的データ分析を通じて精密栄養を促進します。

結論:

• 高品質のデータ、監督、および臨床医の教育は、ICU栄養におけるAI実装に不可欠です。
• AIは人間の専門知識を強化し、より安全で的を絞った栄養供給につながります。
• 成功するAI導入には、透明性、公平性、ワークフロー統合を優先することが重要です。