COVID-19患者の管理において、疾患の進行と死亡率の迅速かつ正確な評価が欠かせない。米マサチューセッツ総合病院（MGH）の研究チームは、胸部CT画像からCOVID-19患者の予後を直接予測する「教師なしAIモデル」を構築した。本チームは先行してScientific Reportsから公開した研究論文の中で、教師ありAIモデルによって胸部CT画像からCOVID-19患者の予後を予測できることも示していたが、教師なしとした今回のモデルでは、その構築に「アノテーション作業」も不要となり、画像単独に基づくエンドトゥーエンドの高精度な生存分析モデルを実現した形となる。
Medical Image Analysisからこのほど公開されたチームの研究論文によると、モデルの根幹に教師なしAIを用いることで、定量的画像解析よりも高い精度で、患者CT画像から直接予後を予測することができるという。これは、敵対的生成ネットワーク（GAN）によって胸部CT画像から直接的に生存時間の推定を行うことを可能とする「pix2surv」と呼ばれる新たな予後予測モデルを提案するもの。これにより、このモデルでは、従来の殆どの画像ベースの予測モデルでは不可能であった、患者固有の生存時間を予測できる。MGHの3D Imaging Researchチームを率いる吉田広行・研究ディレクタは「この教師なしAIモデルは従来手法に比べ、大幅に高い予測精度と低い予測誤差を持つ」と述べるとともに、研究チームでは現在「本モデルが他疾患にも拡張可能」と考え、その可能性を模索している。
1811年に設立されたMGHは、ハーバードメディカルスクール最大の教育病院として知られる。Mass General Research Instituteは、米国屈指の病院ベース研究プログラムを展開しており、年間研究活動費は10億ドルを超え、30以上の研究所・センター・部門で働く9,500名以上の研究者によって構成されている。
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