全米AIコンテストに選出 – バージニア大学の再入院を減らすAI プロジェクト

米国の公的医療保険制度であるメディケアとメディケイドの管理局(CMS)は、AIで医療を改善するアイディアを募る全米AIコンテストを開催している。バージニア大学(UVA)ヘルスデータサイエンスチームが提案する「再入院を減らすAIプロジェクト」が、300を超えるアイディアの中から絞られた25のプロジェクトに選出された。退院後早期の再入院は医療資源を圧迫する課題のひとつとして注目されている。

News Medicalが報じるところによると、UVAのチームはAIによってどの患者が退院後に再入院するかを予測するとともに、再入院を防ぐために患者個別の退院後の健康管理計画を提案することを目指している。UVAの病院では、全体の3%の患者によって退院後30日以内に再入院する件数の30%を占めることがわかっていた。保険請求と電子カルテからのデータ分析で、再入院を防ぐために対処可能ないくつかのリスク要因が特定されてきている。例として、予防ケアの社会制度を十分に活用していない、糖尿病などの慢性疾患を抱えている、医療リテラシー欠如による管理不十分、といった要因が挙がる。

UVAのデータサイエンティストBommae Kim博士は「私たちのプロジェクトの核となる考えは、介入可能な提案をすることにあります。例えば認知症で自身のケアが不十分な患者について、介護者と健康管理の選択肢について対話したり、患者を支援するための社会リソースを見つけたりすることが可能となるでしょう」と語っている。2020年2月までにUVAのチームはプロジェクトのアップデート版を、コンテスト主催者のCMSに提出し、2021年後半に100万ドルの賞金を獲得する7つのファイナリストへの選出を目指す。AIが健康管理の質を高めるとともに、医療コスト負担を削減する改革が期待されている。

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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。