慢性創傷と呼ばれる「通常の経過（4～12週間）で治癒しない傷」が、高齢化・肥満・糖尿病などを背景として米国で蔓延している。慢性創傷は患者の生活の質に影響を与え、多大なコストを必要とする。傷が治るまでの治療期間をタイムリーに予測するAIツールによって、慢性創傷ハイリスク患者の管理を改善しようとする研究が行われている。
創傷ケア用のソフトウェアを開発する米Net Health社のリリースでは、学術誌 Advances in Wound Careに発表された「慢性創傷ハイリスク患者を特定し、治癒期間を予測する機械学習モデル」を紹介している。Net Healthの創傷データベースは、過去20年以上470万件の事例を収集した世界最大級のものとなる。これを利用し、治療開始後4・8・12週後で創傷が治癒する可能性を予測するモデルを構築した。結果、モデルの精度としてAUCは0.854（4週）・0.855（8週）・0.853（12週）を達成した。さらにこのモデルは予測への影響を説明するSHAP値という指数により、傷の深さ・位置・面積など、治癒しないリスクに影響する因子を特定できる。
AIを創傷治癒に活用した先行研究はあれど、本研究ほどの包括的なデータセットで広範囲な予測期間を評価したものはほとんどみられなかった。創傷治癒に悪影響を及ぼした要因を特定するアプローチは、近年トレンドとされる精密医療の方法論と一致している。Net Health社のデータサイエンティストで論文著者のMatt Berezo氏は「ツールから得られる洞察によって、臨床医がタイムリーな判断を下し、治療の改善と医療費の削減につながる可能性がある」と述べている。
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