AIを利用し慢性疾患による死亡を予測

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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。

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TOKYO analytica
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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。