「AI技術の臨床現場への幅広い進展」を困難にしている主な要因として、公開されている臨床データの不足とAIアルゴリズムの透明性の欠如が挙がる。それらのギャップを埋めるため、米カリフォルニア大学（UC）アーバイン校医療センターでは、手術室に関する大規模な臨床データベース「MOVER」の公開を進めている。
MOVERデータベースに関する詳細は、JAMIA Openに発表された。2012年から開発が進められたこのデータベースには、UCアーバイン校医療センターで行われた手術患者データが、7年間に渡って集積されている。データには、電子カルテ記録や各種モニターから得られた患者の生理機能、手術の詳細、使用された薬剤、手術中のラインやドレーンの使用、術後合併症などの情報が含まれており、83,500件の手術に関する、59,000人に及ぶ患者データが含まれる。患者のプライバシーは、個人情報が特定されないようにするための様々な匿名化プロセスを経て厳格に保護されている。
プロジェクトの責任者であるMaxime Cannesson氏は、「MOVERのように幅広い種類の手術データを含むデータベースが公開されるのはこれが初めてだ。これまで、研究者たちは生理波形を含む大量のデータベースにアクセスすることはできなかった。このデータベースは周術期の外科コミュニティ全体にとって有益であり、AIベースのモデル開発に対する信頼性を高めることが最終的な目標だ」と述べた。
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