AIを利用し慢性疾患による死亡を予測

Photo by iStock

英国ノッティンガム大学を中心とした研究チームは、複数の慢性疾患罹患に伴う死亡率を推定するAIアルゴリズムを開発した。研究成果は27日、オープンアクセスジャーナル・PLoS ONEにて公開された。

Medical News Todayが3月29日報じたところによると、研究チームは、40〜69歳の50万人以上におよぶデータからアルゴリズムを導いたという。古典的な統計モデルと比較したところ、機械学習による死亡予測は有意にその精度を上回っていたとのこと。研究を率いたStephen Weng氏は「機械学習による死亡リスク予測法の開発は、重要性を増す予防医療分野の発展を促すものだ」とし、成果の重要性を強調する。

単一の疾患から死亡リスクを推算することに比べ、複数の疾患、個人・環境要因までを考慮した上で死亡予測モデルを構築することは簡単ではない。一般的な疫学的研究計画から得られたデータを最大限利用する意味でも、機械学習による同種の応用は今後増加していくことになるだろう。

前の記事インド政府 AIによるがん診断・予測モデルの開発へ
次の記事がんの画像診断AIで躍進する豪スタートアップ・Maxwell Plus
TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。