医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例AIによる「自殺リスクスクリーニングの予測精度向上」

AIによる「自殺リスクスクリーニングの予測精度向上」

自殺を予防するために各種スクリーニングが行われるが、患者は入院を恐れるなどして、自殺念慮に関する質問に答えたがらない傾向を示す。米インディアナ大学医学部の研究者らは、自殺念慮に対する直接的な質問を省いた新たな自殺リスク評価ツール「Convergent Functional Information for Suicidality(CFI-S)」にAIアプローチを適用し、その予測性能を高める研究を行っている。

CFI-Sは、4年前からインディアナポリスのSidney & Lois Eskenazi病院の救急部で運用が始まっている。CFI-Sは患者の心理社会的危険因子に焦点を当てた22項目から成る質問表で、自殺念慮について直接尋ねることなく、定量的な自殺リスクスコアを算出できる。Discover Mental Healthに発表された最新の研究では、4年間に渡るフォローアップでCFI-Sの自殺リスク予測精度を検証している。その結果、CFI-Sの単回評価では以後4年間での自殺を80%の精度で予測した一方、さらに機械学習アプローチによる解析を加えることで、精度は90%までに向上したという。ここでは、患者リスクを推定するディープニューラルネットワークモデル、および患者リスクを可視化する類似性ネットワーク分類器を構築している。なお、本研究から導かれた自殺リスク因子の上位は、「役に立たない、必要とされていないと感じること」「過去の自殺企図歴」「社会的孤立」であった。

主著者でインディアナ大学医学部精神科教授のAlexander Niculescu氏は「世界では40秒に1人が自殺で亡くなっているが、自殺は予防できる悲劇でもある。本研究から導かれたリスク因子の多くは、対処可能かつ修正可能だ。シンプルなツールであるCFI-Sをスクリーニング目的で使用することが、世界中の自殺予防の取り組みに変化をもたらすだろう」と語っている

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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)、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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