統合失調症を脳画像から診断するAIアルゴリズム

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AIのヘルスケアにおける利用範囲は急速に広がっているが、今や精神疾患も例外ではない。カナダのアルバータ大学を中心とした研究チームは、統合失調症を高精度に診断する機械学習アルゴリズムを構築した。

インドメディアHindustan Timesの報道によると、同アルゴリズムは脳画像を解析することで、統合失調症を87%の精度で診断できるという。研究チームのSunil Kalmady氏は「統合失調症には特徴的な症状群が定義されているが、患者個人でみると症状の発現パターンは多彩だ」とし、この事実が誤診や見逃しを招いている現状を指摘する。

統合失調症は、日本では人口の約1%にみられる比較的頻度の高い精神疾患である。適切な医療介入によって治療可能であるにも関わらず、その多くが受診に結びついていないことが問題視されてきた。Medical Xpressは、このアルゴリズムが発症早期の統合失調症患者データから構築されていることを挙げ、スクリーニングに有効である可能性も報じている。

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TOKYO analytica
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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。