MayaMDはヘルスアシスタントとして機能するAIアプリケーションで、言語ベースの症例情報から、重症度判定と受診先選定などに強力なトリアージ性能を持つ。このほど米UCLAの研究チームが公開した研究論文では、このMayaMDによるトリアージが「一般的な臨床医と同等かそれ以上」の精度である可能性を示し、話題を呼んでいる。
The Cureus Journal of Medical Scienceから公開された研究論文によると、文章化された症例エピソード（例：25歳男性。数時間前から強い息切れを自覚している。症状は彼が運転していた車での事故後から継続。同時に胸の痛みも訴えている）から、その緊急度を4段階で判定する試験を行い、一般臨床医およびMayaMDで比較検証したという。専門医によるコンセンサスとして得た回答とどれだけ一致したかを調査したところ、一般臨床医らが80%であったのに対し、MayaMDは88%とより高い判定精度を示していた。
MayaMDはベイジアン統計とパターン認識に基づくコアアルゴリズムの上に、教師ありおよび教師なしの機械学習を重ねることで、各種データの「変化」に柔軟な対応をみせる。MayaMDのライブラリとコアアルゴリズムは、7,000以上の診断、8,500の臨床所見（症状・理学所見・検査結果）、40,000の推論、2,200の薬と相互作用、といった数多の臨床知識体系によって構築されている。著者らは「医療トリアージの適切性と安全性を向上させ得るAIベースアプリケーションを活用することで、患者転帰や医療の効率性を改善できるかもしれない」とし、患者・医療者・保険者が広範な恩恵を受ける可能性を指摘している。
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