スタンフォード大学 植込み型医療機器の安全性向上にAIを活用

スタンフォード大学医学部(Stanford Medicine)の研究チームは、電子カルテデータベースを利用し、植込み型医療機器の安全性向上を図るAIアルゴリズムを開発した。同大の運営する医療系メディアScopeにて先週公開された。

研究チームは、同施設で治療を受けた患者の匿名化医療データベースを利用し、特定の植込み型デバイスを利用した際の感染率や入れ替えまでの期間、患者の痛みレベルなどを推定するAIアルゴリズムを構築したという。アルゴリズムの有効性をテストするため、人工股関節置換術の患者で検証を行なったところ、患者ごとの合併症を正確かつ効率的に推定することができた。

研究の詳細は、オープンアクセスのオンラインジャーナルnpj Digital Medicineへの研究報告から確認できる。HIT Infrastructureによる研究者へのインタビューでは、「医療記録は隠れた情報で満ちている。集積と解析を繰り返すことで、どのデバイスがどの場面で最も信頼に足るかまで予測できるようになる」と述べた。

前の記事AI医療の革新に不可欠な患者の声 – 遠隔医療スタートアップ CirrusMDが提唱する未来像
次の記事AIが10秒で肺炎診断 – スタンフォード大学 CheXpert
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。