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。
