インフルエンザ診断でAIが小児科医を上回る正診率

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子どもの発熱で病院に駆け込んだ際、窓口での最初の対応はAIが行うようになるのかもしれない。中国とアメリカの共同研究グループは、診療録を解析することで種々の小児科疾患を診断するAIシステムを開発した。

Nature Medicine誌に発表された論文では、電子カルテを学習したAIアルゴリズムにより、インフルエンザなどで9割を超える正診率を記録したという。これは小児科医の診断精度をも上回っていたとのこと。豪メディアABCによると、研究グループのDr. Kang Zhangは「重症度の振り分けなど、不足が指摘される医療領域で医師を補助できるほか、診断の難しい複雑な状況においても有効となる」と語ったという。

日本でのインフルエンザ診断と治療が、海外と比較して過剰との指摘は少なくない。各医療機関では年々加熱する社会的要求からの負担感も増している。そういったなか、窓口および問診レベルでの迅速な振り分けにおいて、AIが大きな助けとなる可能性がある。また、入院が必要な重症例の選別、流行の裏に隠されたインフルエンザ以外の疾患の発見、病院内での二次的な感染拡大を予防することなどにも期待が集まっている。

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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。