カナダ・ウォータールー大学の研究者らが設立したスタートアップ「DarwinAI」は、バイタルサイン・血液検査結果・病歴など200以上の臨床変数に基づき、「集中治療室（ICU）入室の必要性」を予測するAIシステムを開発している。これは、ICUでの治療が必要な患者を効果的かつ効率的に特定することで、COVID-19パンデミック時において限られたリソースを最大限活用するための、医師による医学的判断に資する臨床支援システムとして期待を集めている。
同大学が6日明らかにしたところによると、このAIシステムの根幹となるニューラルネットワークは、ブラジル・サンパウロに所在するシリオ・リバネス病院において「COVID患者がICUに入室すべきかどうか」を医師が判断した400の事例データを用いて学習したという。既知の臨床変数から95%以上の精度での予測を実現する本システムは、特に説明力の高い変数を個別に提示することで、医師による医学的判断をより強固にすることができる。
チームは「本技術が医師に取って代わるものではなく、医師が迅速に、かつ多様なデータに基づいた適切な意思決定を行うことを支援する」点を強調しており、医療資源の活用を最適化し、治療を個別化するため、臨床医の専門知識を技術的に強化することを狙い続けるという。現在、この技術はCOVID-Netと呼ばれるオープンソースプロジェクトに取り込まれ、大規模な臨床意思決定支援システムの一翼を担っている。
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