どの患者を安全に帰せるのか? – COVID-19患者の転機予測モデル

米ニューヨーク大学の研究チームは、COVID-19患者について、その後4日間の良好な転機を予測する機械学習モデルを開発した。

権威ある英学術誌・Natureの関連誌にあたるnpj Digital Medicineに6日掲載された研究論文によると、リアルタイムの検査値・バイタルサイン・吸入酸素濃度などから「どの患者を安全に退院させられるか」を識別する機械学習アルゴリズムを構築したという。研究チームは3,000件を超える入院記録から、「4日以内に良好な転機を迎えるCOVID-19患者」を識別するアルゴリズムを導き、その精度は90%に達した。

Healthcare IT Newsのインタビューに対し、研究チームは「悪化の予測は臨床的に重要だが、我々の医療システムは既に悪化予測モデルを実装している。また、ICU治療のニーズ予測についても、現時点でこれによって臨床管理が劇的に変化することはない。今必要なのは、リスクの低い患者を効率的に退院、または適切なレベルの治療施設に転院させることだ」とし、特に高次の医療施設における当該モデルの臨床的有効性を強調している。

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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。