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Microsoft – 「治療のデッドエンド」を回避するAIモデル

Microsoftの研究チームは強化学習フレームワークを活用し、「統計的にどの治療を選択することがさらなる健康悪化を引き起こす可能性があるか」を特定することで、引き返すことのできない「デッドエンド」を予測し、これを回避するためのAIモデルを開発した。

医療は逐次的な意思決定が特徴となる。医療者は患者の状態を観察し、治療を選択・実施した上で、その結果を評価する。これを繰り返すことで治癒を目指すが、一方で潜在的に望ましくないルートを選択し続けた場合、ある一点でどのような現行治療を選択しても状態の改善が起こらない、いわゆる「デッドエンド」に到達する。研究チームが明らかにしたところによると、医療リアルワールドデータを用い、集中治療室で敗血症に罹患する重篤な患者に焦点を当て、このAIモデルを開発した。

2001~2012年までの入院患者データセットから、敗血症に罹患した約2万人のICU患者を抽出し、44の変数と25の治療法に強化学習を利用することでこのAIモデルを導いた。結果、亡くなる48時間前までに10%もの患者が「デッドエンド」に陥っていることも、併せて確認されている。研究チームは「これらの割合は小さく見えるかもしれないが、米国の病院だけで毎年20万人以上の患者が敗血症で亡くなっており、この割合が少しでも改善すれば何万人もの救命につながる可能性がある」と述べ、成果の重要性を強調している。

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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

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)、英University College London(UCL)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、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員准教授など。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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