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外科手術後の合併症を予測する機械学習アルゴリズム

外科手術は、がんをはじめとした悪性疾患の根治療法ともなる、現代医療における大きな柱のひとつである。一方で、外科手術には一定の割合で合併症を伴うため、この発症予測と予防、早期治療が重要である。米オハイオ州立大学外科腫瘍学の研究チームは、外科手術後の合併症を予測する機械学習アルゴリズムを構築した。

学術誌Journal of Gastrointestinal Surgeryにて公表されたチームの論文によると、米国外科学会(ACS)の「手術の質改善プログラム(National Surgical Quality Improvement Program)」に集積されたデータベースを活用し、肝臓・膵臓・大腸のいずれかの外科手術を受けた患者データを抽出したという。これらから導いた機械学習アルゴリズムでは、合併症の発生をc統計量0.74と比較的高い精度で予測しており、合併症ごとの発生予測でも変わらない精度を維持していた。特に外科手術後の脳梗塞発症では、c統計量0.98と最も高い値を示した。

過去の検査結果を含め、無数とも言える患者ごとの背景データを全て把握し、合併症予測を適切に行うことは簡単ではない。電子カルテの一般化に伴い、AIを利用した自動予測とアラートシステムは、医師サポートの人工知能活用事例として期待が高まっている。

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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. 岡本 将輝 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)、英University College London(UCL)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、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 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。
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