AIで院内感染を予測するNEX Health Intelligenceの挑戦

院内感染（Healthcare‑Associated Infections: HAI）は、世界中の病院が抱える深刻な課題の一つです。患者が治療のために入院したはずの医療施設で感染症にかかってしまうケースは少なくなく、特に抗菌薬が効きにくい**薬剤耐性菌（いわゆる「スーパーバグ」）**が関わると、被害はさらに大きくなります。

ロンドンのヘルステック企業 NEX Health Intelligence は、この問題に対し「感染が広がる前に予測する」AIプラットフォームを開発しています。インペリアル・カレッジ・ロンドン発のスタートアップで、AIを使って院内感染の発生や拡大を事前に察知し、医療チームが早期に対策を取れるようにすることを目指しています。

なぜNEX Health Intelligenceが生まれたのか

院内感染対策の多くは、実際に患者の感染例が確認された**「後」**に対応が始まる仕組みになっています。つまり、感染拡大が始まってから対策が取られることが多く、早期介入が難しいという課題があります。

NEX Health Intelligenceは、この「後追い型」の感染対策を変えるために誕生しました。創業は2022年。インペリアル・カレッジ・ロンドンでの博士研究をもとに、数学モデルや疫学の知見を活用して病院内の感染リスクを予測する技術が開発されたことが出発点です。

目標は、感染拡大を確認してから対応するのではなく、**感染が発生する前に警告を出す“予測型の感染管理”**を実現することです。

AIはどのように院内感染を予測するのか

NEXのプラットフォームは、病院のデータをAIで分析し、感染が発生する可能性の高い場所や患者群を予測します。

主な仕組みは次の通りです。

• 感染予測モデル：AIが病院内のどの病棟や患者群で感染が起きやすいかを推定する。
• 感染経路の分析：患者データや病院の運用フローを分析し、感染が広がる可能性のある経路を特定する。
• 早期警告システム：感染対策チームに事前アラートを送り、患者隔離やプロトコル変更などの対応を早める。

この技術は、数学、疫学、臨床データ、機械学習を組み合わせて感染のダイナミクスをモデル化しています。

同社によれば、モデルは英国とアジアの大規模病院システムから得られた数十万件の患者記録で検証されており、院内感染を臨床的に確認される数日前に予測できる可能性が示されています。

現在の実証・導入状況

NEXのプラットフォームは、複数の医療機関で評価や導入が進められています。

確認されている取り組みには次のようなものがあります。

• 英国およびアジアの主要病院システムの患者データを用いた検証研究。
• 英国の公的医療制度である**NHS（National Health Service）**の組織と共同での評価プロジェクト。
• ロンドンの**2つのNHSトラスト（病院運営組織）**での試験的評価。
• タイ最大の軍病院での監視プラットフォーム導入。

ただし、公開情報では具体的なNHSトラスト名などの詳細は明らかにされていません。

100万ユーロのプレシード資金を調達

NEX Health Intelligenceは2026年5月、100万ユーロのプレシード資金を調達しました。

資金調達を主導したのは Brighteye Ventures。以下の投資家も参加しています。

• Adeline Arts & Science
• AFI Ventures
• Momentous Ventures
• Conception X Angel Syndicate
• その他エンジェル投資家

このラウンドを含め、同社の累計調達額は約120万ポンドに達しています。

新資金で進める開発と拡大

今回の資金は、AIプラットフォームの実用化を加速させるために使われます。

主な用途は以下の通りです。

• 感染拡大を予測するAIモデルの改良
• 医療機関との臨床評価プロジェクトの拡大
• 英国での医療規制承認の取得に向けた準備
• 病院システム全体へのスケール展開

つまり、研究段階の技術を実際の医療現場で日常的に使えるツールへと進化させることが目的です。

感染対策は「予測型」へ変わるのか

もしこうした技術が広く普及すれば、病院の感染対策は大きく変わる可能性があります。

従来のように感染が起きてから対応するのではなく、AIが感染の兆候を事前に予測し、医療スタッフが先手を打つという形です。

NEX Health Intelligenceの技術はまだ実証と導入の初期段階にあります。しかし、AIを使って医療の意思決定を支援する流れの中で、院内感染対策を「反応型」から「予測型」へ変える試みとして注目されています。