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精神疾患へのAI活用 – 機械学習アプローチによる長期予後の予測

精神疾患の長期予後を個別に予測することは、最適な治療方針策定に貢献する。オランダ・ユトレヒト大学などの研究チームは、3年および6年のフォローアップに伴う「長期予後」を予測する機械学習モデルを構築した。

npj Schizophreniaから2日公開されたチームの研究論文によると、523人の精神疾患患者における広範なベースラインデータを利用し、3年および6年経過時点でのアウトカムを予測する機械学習モデルをトレーニングした。アウトカムは、症候については寛解中または寛解なしの2段階、全体評価についてはGAF尺度を利用し、転帰良好(GAF≥65)または不良(GAF<65)の2段階としてそれぞれ評価した。予測精度は症候に対して62.2-64.7%、全体評価に対して63.5-67.6%を示しており、leave-one-out交差検証はモデルの堅牢性を示唆していた。また、モデル構築にあたり重要な予測因子として導かれたものには、精神疾患症状や生活の質、抗精神病薬の使用、心理社会的ニーズなどが含まれていた。

研究成果は、精神疾患の長期予後予測において機械学習モデルが有効となる可能性を明らかにしており、医師の臨床的意思決定を支援する有用なツールの導出が期待できる。我が国における精神疾患患者数も増加の一途をみており、年間400万人以上が医療の助けを必要とするなど、メンタルヘルスを巡る現状は楽観視することができない状況が続いている。

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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)、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、SBI大学院大学客員准教授、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. 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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