米ニュージャージー州全域で在宅医療を展開する「Clare Medical」はこのほど、AIベースのリスク診断プラットフォーム活用によって「高齢者におけるER受診と入院を77%削減」したとする臨床試験の成果を公表した。
Clare Medicalが明らかにしたところによると、このAIモデルは、医師でClareのデータ分析部門を率いるElie Donath氏が開発したもの。医療記録から「ER受診や入院を必要とする高リスク患者」を特定し、どのような疾患や病態に対して対処する必要があるかを予測することができる。300名の高齢患者を対象とした臨床試験では、モデルによって特定されたハイリスク患者への選択的な医療介入を行うことにより、ER受診や入院といった望ましくない転帰を77%減少させることができた。さらに、入院リスクの高い患者を3%の誤差範囲で明らかにするなど、臨床的有効性を示唆する高いパフォーマンスが示されている。
Donath氏は「他のAIベースの診断戦略では、なぜそのような予測がなされるのかを理解するための手段は提供されないが、我々のアプローチでは、患者が高リスクであることを特定するだけでなく、不幸な結果を防ぐために何ができるのかについて明確な方向性を示すことができる」と述べ、ツールの独創性と有効性を強調する。
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