医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例最新医療AI研究AIと対面型スクリーニングを組み合わせた自殺リスク予測

AIと対面型スクリーニングを組み合わせた自殺リスク予測

米国では、ここ20年の自殺率上昇が社会課題となっている。米ヴァンダービルト大学医療センター(VUMC)では、「コロンビア自殺重症度評価尺度(C-SSRS)」による対面型の自殺リスクスクリーニングを導入する一方で、2019年から電子カルテデータに基づく「VSAIL: Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood」と呼ばれる機械学習アルゴリズムをバックグラウンドで試験運用してきた。

JAMA Network Openに発表された同プロジェクトの研究成果では、自殺リスク評価における「AIアルゴリズム」と「対面型スクリーニング」を比較検証したところ、双方を組み合わせた「アンサンブル学習(ensemble learning)」により自殺リスクの予測性能が向上したとする。VUMCにおける120,398名の患者を対象とした解析の結果、対面型のC-SSRS、およびAIアルゴリズムのVSAIL、それぞれでリスクスコアが最も高い10%の患者群では「約200人に1人」が30日以内に自殺未遂に至った。一方でアンサンブル学習でリスク上位10%と推定された患者群では「約200人に3人」が30日以内に自殺未遂に至った計算となり、それぞれの手法を単独で用いるより優れた予測性能を示していた。

VUMCのインタビューに対し、研究チームの統計アナリストであるWilimitis氏は「本研究で用いたアンサンブル学習は、臨床スクリーニングと機械学習の長所を組み合わせ、短所を減らしたものだ。この補完的性質はリスク検出のために、臨床医の専門知識、患者情報、およびAI手法の間でさらなる統合を促す」と説明した。チームではバックグラウンドで稼働してきたVSAILシステムを無作為化臨床試験へと進め、自殺リスクスコアの高い患者について電子カルテ上で医師に警告を発することで、対面型スクリーニングの効果的な実施につながるか検証する予定という。

関連記事:

  1. 自殺リスクのリアルタイム予測モデルは臨床現場で性能を発揮するか?
  2. 韓国で55歳以上の自殺念慮を予測するAIモデル
  3. AI研究で新たに認識された「学生の自殺リスク予測因子」

TOKYO analyticahttps://tokyoanalytica.com/
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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。
RELATED ARTICLES

最新記事

注目の記事