本学 研究機構の窪田和巳教授が筆頭著者を務める論文 
“AI-Driven and Algorithm-Supported Decision Support Using Continuous, Remote, and Self-Monitoring Patient Data for Early Deterioration Detection and Escalation: A Scoping Review” 
が、MDPI社が刊行する国際学術誌 Applied Sciences（Impact Factor = 2.5）に掲載され、正式に公開されました。なお本論文は、慶應義塾大学との共同研究成果です。 

本論文は、連続モニタリング、遠隔モニタリング、自己測定によって得られる患者データを活用し、AIやアルゴリズム支援型の意思決定支援が、患者の容態悪化をどのように早期に検知し、適切なエスカレーション（医療者による対応強化）につなげ得るかを整理したスコーピングレビューです。 

近年、デジタルヘルスやAIの医療応用が急速に進む一方で、単に異常を検知するだけでなく、その情報を現場の医療者がどのように受け取り、判断し、対応につなげるかが重要な課題となっています。本論文では、既存研究を俯瞰しながら、AI駆動型の意思決定支援におけるワークフロー統合、アラート負荷、実装可能性、看護実務との接続といった観点を整理し、今後の研究・実装に向けた論点を提示しています。 

窪田教授コメント 
「AIによる早期検知が注目される一方で、重要なのは“検知した後にどう現場で生かすか”です。今回のレビューでは、患者データを医療者の意思決定とエスカレーションにつなぐための課題と可能性を整理しました。デジタルヘルスとAIガバナンスが加速する中で、本研究の知見が現場改善の一助となることを期待しています。」 

論文情報 

• 掲載誌：Applied Sciences 
• 論文名：AI-Driven and Algorithm-Supported Decision Support Using Continuous, Remote, and Self-Monitoring Patient Data for Early Deterioration Detection and Escalation: A Scoping Review 
• 著者：Kazumi Kubota, Anna Kubota 
• DOI：10.3390/app16073131 
• 公開URL：https://www.mdpi.com/2076-3417/16/7/3131