集中治療室での医学的判断をサポートするAIシステム

Busy male doctor analyzing medical record of patient and opening electronic letter

米フロリダ大学の研究チームは、集中治療室(ICU)における患者データを集約・解析することで、重篤な病態の変化を予測することのできるAIシステムを開発した。

同大学の公表によると、DeepSOFAと名付けられたこのシステムは、ICUのように時間的な制約を強く受ける環境下でも、効率的な情報処理によって医師の最適な決断をサポートすることができるという。研究に携わったAzra Bihorac医師は「ICUにおいては多くの情報が溢れるが、医師が知りたいのは”患者がどうなっているか”という端的なものだ」とし、システムの重要性を強調する。

ICUのように容体の安定しない患者を多く抱える環境では、1つの好ましくない医学的判断が致命的な結果を招く。研究チームは、DeepSOFAの電子カルテへの統合を進め、医療機関内で随時解析し続ける環境を構築したいとしている。

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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。