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標準血液検査項目から驚異的精度でCOVID-19を識別

Biomedical Signal Processing and Control誌からオンライン公開された研究論文によると、深層学習モデルの学習によって、臨床ルーチンとして取られる標準的血液検査項目から「十分に臨床利用可能な水準での」COVID-19診断が実現された。

イラン・ウルミア大学コンピュータ工学部のSamin Babaei Rikan氏が率いた本研究では、7つの機械学習モデルと4つの深層学習モデルを用い、血液検査によるCOVID-19の診断を試みたという。結果、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルが最も安定した成果を上げており、3種類のデータセットにおけるDNNの精度はそれぞれ、92.11%、93.16%、93.33%といずれも高水準を維持していた。また、同モデルは感度(96.14%、93.27%、77.05%)と特異度(84.56%、93.02%、95.27%)も、3つの異なるデータセットに対して優れた成果を達成している。

著者らは「COVID-19の診断には現在、PCR検査・胸部X線・胸部CT等が用いられているが、いずれも理想的とはいえないだけの欠点を持つ」とした上で、「得られた結果から、本研究で提案したDNNモデルはこれまでに文献で紹介されたモデルの中で、最も正確で高速なモデルの1つであると言える。臨床医がCOVID-19を診断する際に役立つ自動化ツールとしての確立を目指す」と述べている。

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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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