退院サマリーから肝硬変患者を識別

肝硬変は慢性肝疾患の最終進行段階として、米国で死因の第9位を占める。肝硬変患者への早期介入は、肝組織の線維化・瘢痕化までの猶予を得て、合併症の予防にも貢献できる。しかし、従来の国際疾病分類による患者状態の把握には一定の限界があった。米サウスカロライナ医科大学(MUSC)の研究チームは「電子カルテ内のテキストデータから肝硬変患者を高精度に識別するAI手法」を開発している。

Journal of Clinical Gastroenterologyに掲載された同研究では、肝硬患者446人と他疾患のコントロール患者689人の退院サマリーを用い、肝硬変患者を識別する畳み込みニューラルネットワークを構築した。その結果、同モデルはAUCとして0.993という高い識別性能を達成した。電子カルテ内テキストから肝硬変患者を抽出する本アプローチにより、既存手法を超える正確な初期評価につながることが期待されている。

著者でMUSCの医療情報学教授のJihad Obeid氏は「AIモデルが退院サマリーのテキストだけで肝硬変患者を識別できたのは驚くべきことだ。疾患のさらなる早期検出を目指したい」と語った

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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大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。

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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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