痛くないワクチン、フルミストが2024/2025年シーズンから日本に導入されて2年。今年もたくさんの予約を承っております。痛くないのは一番うれしいですが、保護者にとっては病院へこどもを連れていくのが1回で済む、というのも大きなメリットですね。
さて、痛くない関連で、新しいインフルエンザ検査を導入しますので、今回ご紹介したいと思います。6歳以上の方限定ですが、nodocaという口腔写真によるAI判定機器を10月から使用開始していきます。この検査は主に、発症早期の診断に向いています。口を開けて咽頭の写真を撮影させていただくだけで数秒以内に判定できます。ただし、インフルエンザA型、B型といった型の判定はできません。
迅速抗原検査との直接比較試験はありませんが、PCR陽性患者を基にした、感度特異度に関するデータをそれぞれご紹介します。
| 感度 | 特異度 | 陽性的中率 | 陰性的中率 | 参考文献 | |
| 迅速抗原検査 | 68％ | 96％ | 97％ | 56％ | １） |
| nodoca | 76％ | 88％ | 73％ | 90％ | ２） |
同じ研究デザインではないので、この二つのデータを単純に比較することはできませんが、抗原検査と比べて感度特異度ともに見劣りしないことがわかります。しかし、下のグラフで見て取れるように、症状発現から24時間経過している場合は抗原検査、12時間以内は、nodocaによる検査を考慮するとよいようです。
詳細は、院内でご案内しておりますのでご安心ください。
AIが友達のように寄り添う存在であったとしても、その提案が必要か不要か、妥当かどうかを見極める判断の責任は常にそれを使う人間にあります。AIがなぜインフルエンザ陽性と判断したのか、検査実績を積みながら、自分も咽頭所見を分析する確かな眼を養えるようになることを期待しています。
下記をご覧ください2）。PCR検査で陽性（赤）陰性（青）だった100人ずつの集団の咽頭所見をAIが分析して有意差をみたものです。Nodocaは咽頭所見で有意差が出た後咽頭壁のリンパ濾胞をみています。いい写真をとるために、きちんと口を開けていただくことにご協力が必要です。
また、本検査は、症状と体温の情報入力も合わせて総合的にAI判定しています。インフルエンザの流行時期は、倦怠感のある時点からの体温をこまめにチェックし、発熱のタイミングを把握してご来院いただくことが大事です。
ところで、高熱がでてしまうとつらくて病院に行くどころでないという方も年齢問わずいらっしゃることでしょう。そんな状態のとき、自宅で咽頭の写真を撮ってAIに解析してもらい、薬の処方をオンラインでお願いできたなら、、、、、。
Nodocaはそんな時代到来の最前線に立っています。撮影データは匿名で集積されることになります。この点に関しましても、ご理解いただけますようお願い申し上げます。
We have introduced a new device that is able to detect an influenza infection using a pharyngeal image.It takes less than ten seconds. Its accuracy is almost the same as that of the nasopharyngeal test. You don’t have to undergo the nasopharyngeal test, in which a swab is inserted deep into your nose. However, there are a few conditions under which this test is recommended. First, the test can be performed on people over 6 years old. Second, it can’t detect a COVID-19 infection at the same time. Lastly, it has greater detection capability within 12 hours of the onset than the nasopharyngeal test. After 48 hours, its detection capability diminishes, and the nasopharyngeal test may be more suitable. As our staff can provide guidance based on your condition, please feel free to consult us.
参考文献
１．Sho Okiyama, MD, Memori Fukuda, MD, MPH et al. Examining the Use of an Artificial Intelligence Model to Diagnose Influenza: Development and Validation Study J Med Internet Res. 2022 Dec 23;24(12):e38751.
２．Kristina Keitel , Noémie Wagner et al. Performance characteristics of a rapid immunochromatographic assay for detection of pandemic influenza A (H1N1) virus in children Eur J Pediatr. 2011 Apr;170(4):511-7.