ピッツバーグヘルスデータアライアンス（Pittsburgh Health Data Alliance, PHDA）は、ピッツバーグ大学メディカルセンターやピッツバーグ大学、カーネギーメロン大学などの研究者からなる組織で、関連施設から集積したデータを健康増進や医学の向上に役立てることに主眼を置く（過去記事）。昨年明らかにしたアマゾンウェブサービス（AWS）との提携以降、PHDAは順調な研究計画の推進に成功し、このほど腫瘍学・精神医学領域において新しい機械学習モデルを開発したことを公表した。
Healthcare IT Newsは6日、本研究成果について報じている。1つ目は乳がん発症リスクに関するもので、ピッツバーグ大学放射線科が率いた。チームは226名・450枚の正常なマンモグラフィ画像を収集し（うち半数は後に乳がん発症に至るもの）、AWSツールを利用した上で2つの異なる機械学習モデルを構築した。チームのモデルは、従来の画像マーカーである乳腺密度の定量測定を超える予測精度を示していた。また、既存のスクリーニングシステムに統合することで、より個別化されたアプローチの実現を提唱している。さらに同大学が主導した他方の研究では、非侵襲的・客観的にうつ病の可能性を検出できる新しいシステムを開発した。これは音声と表情からうつ病の存在を識別するもので、うつ病スクリーニングの精度・効率を高める革新的技術になる可能性を示唆しているという。
PHDAは今後、動脈瘤の予測モデルやがん細胞の進展予測、電子カルテの解析などにAIアプローチを活用することを予定する。AWSの機械学習担当バイスプレジデントであるSwami Sivasubramanian氏は「PHDAで行われている多大な影響力を持つ研究事業に、機械学習サービスとクラウドコンピューティングリソースを提供できることを嬉しく思う」と話している。
