「若年成人の自殺企図予測」において機械学習が果たすべき役割

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オランダ・ユトレヒト大学などの研究チームは、若年成人における将来的な自殺企図の発生を高精度に予測するため、機械学習モデルを用いた研究に取り組んでいる。

Journal of Affective Disordersに今月収載されるチームの研究論文によると(電子版は公開済み)、スコットランドの18-34歳の男女3,508名からベースラインのデータを測定したという。1年間の追跡調査に成功したのは2,428名で、14%にあたる336名が期間中に希死念慮を報告し、実際に50人が自殺企図に至った。検討した複数の機械学習モデルはいずれもパフォーマンスとして近傍していたが、ランダムフォレストが希死念慮を最も良好に予測し(AUC 0.83, PPV 0.52, BA 0.74)、自殺企図については勾配ブースティングが最良となっていた(AUC 0.80, PPV 0.10, BA 0.69)。

自殺関連行動の予測精度は過去数十年において劇的な改善をみておらず、AIアプローチへの期待感は近年特に強まっている。その一方で、本研究においては自殺企図者数が多くないこと、取得データが心理的リスク要因に限られていたことなどを主因として、複雑な機械学習アルゴリズムが通常のロジスティック回帰による予測精度を上回ることは示せていない。今後、種々の健康関連情報に加え、雇用や教育といった社会経済的因子までを考慮した、大規模な縦断研究における予測モデルの確立と有効性の検証が求められている。

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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. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
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)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。