「最新技術を用いて医療現場における適正抗菌薬の選定を支援し、薬剤耐性菌の増加を防ぎたい」との思いから、
細菌感染症菌種推定アプリ・適正抗菌薬選定支援システム BiTTE(ビッテ)を開発しています。
グラム染色像に対するAI画像解析技術を利用した高精度な菌種推定、ならびにアンチバイオグラムと連携した適正抗菌薬の選定を支援する仕組みです。
抗菌薬の不適正使用により、抗菌薬が効かない「薬剤耐性(AMR:Antimicrobial Resistance)」を持つ細菌発生の報告が世界中で増えています。 これは、経験的治療による広域抗菌薬の使用が、薬剤耐性菌増加の一因となっています。
精密検査機器は高額で、中小規模の医療施設では導入自体が困難です。数日の時間を要する培養検査を待たずに、抗菌薬処方の必要がある場合、処方については医師・技師の経験に依存していることが多々あります。 結果的に、初期抗菌薬の誤選択が起こることもあり得ます。
また、原因菌が特定されても、診療知見の共有が乏しく、適切な抗菌薬を処方できていないなどのことも発生しています。 これらの課題を解決する、AI画像解析技術を利用した高精度な菌種推定、ならびにアンチバイオグラム(Antibiogram;抗菌薬感受性率表)と連携した適正抗菌薬の選定を支援するのが「BiTTE 」です。
菌種推定については、尿検体グラム染色画像と培養検査による菌種確定結果を学習した画像認識AIモデルを構築し、その推論結果を用いています。 グラム染色画像は、光学顕微鏡にアタッチメントを介して、スマートフォンを接眼レンズ部分に取付て、スマートフォンのカメラで撮影し、薬剤感受性試験の結果を統計的データとして用いるアンチバイオグラムによりエビデンスデータに基づき、抗菌薬適正使用を支援します。
薬剤耐性の発生低減を目指して、スペクトラムスコアやWHOのAWaRe分類も表示することで、より狭域な抗菌薬の選択が可能です。 検体は尿から、血液、喀痰ほかにも拡大予定です。
わたしたちカーブジェン株式会社は、細菌感染症の脅威から人類を守り、
より安全な世界の実現を目指します。