診療録から小児科疾患の診断を行うAIアルゴリズム

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米国と中国の研究チームは、小児患者の症状・病歴・検査結果などの診療録から、高精度に疾患診断を行う自然言語処理AIシステムを開発した。中国において60万人に及ぶ患者データから構築されたこのアルゴリズムは、小児科領域の幅広い疾患群に対応している。研究成果は11日、学術誌Nature Medicineにて公開された。

ニューヨーク・タイムズの報道によると、カリフォルニア大学サンディエゴ校を中心とした研究チームは、中国南部に所在する小児医療センターに蓄積された患者データを用いたという。研究を率いたKang Zhang博士は「複雑な状況などにおいて、医師は必ずしも全ての疾患可能性を考慮できるわけではない。このシステムは医師の見逃しを防ぐ目的にも利用できる」としている。

精度の高いAIアルゴリズムを得るためには大規模なデータを要することが多いが、患者データの取り扱いには規制が多く、AI医学研究の1つの壁となっている。一方、中国では個人情報を取り巻く法規制が他国に比べて圧倒的に緩く、この事実が、中国企業や研究機関による同分野の躍進を支えている側面がある。また、World Economic Forumが過去に報じたように、中国は極端な医師不足下にあり、窮地をAIの代替によって脱したい思惑も種々の国策から垣間見えている。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。