ブラジル・サンパウロ – 高齢者の死亡を予測する機械学習モデル

ブラジル・サンパウロ大学の研究チームは、高齢者の死亡を予測する機械学習モデルを構築した。治療方針の決定など、医師の重要な医学的判断の助けとなる可能性が示唆されている。

7月29日に公開されたチームの研究論文によると、ブラジル・サンパウロに居住する高齢市民の研究データベース(the Health, Well-Being, and Aging Study)を利用し、アルゴリズムの構築を行ったという。2808名の高齢者のうち、423名が初期5年間に死亡しており、37の健康関連因子・社会経済的因子・基本特性などからこの死亡を予測する機械学習モデルを導いた。いずれのモデルにおいてもAUC 0.7を超える高い精度を示したが、LASSO回帰因子によるペナルティを加えたニューラルネットワークが最も高精度であったとのこと。

ヘルスケアにおけるAIの進展に伴い、自動リスク算定や自動診断モデルは大きな注目を集めている。これらは電子カルテとの親和性が高く、医師の自覚有無に関わらず、患者の将来的な病態変化や疾患発症を警告することができる。医学的判断を支えるサポートシステムとして、技術発達への期待は非常に大きい。

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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。