Googleは、電子カルテのディープラーニングによって、患者のさまざまな容態を予測可にするアルゴリズムに関する研究結果を発表した。
同研究は、カルフォルニア大学サンディエゴ校、シカゴ大学の病院に入院した216,221人分の成人患者の電子カルテを利用して行われた。今回開発されたアルゴリズムは、高精度で患者の予後を予測。予期せぬ再入院の可能性、必要な入院期間、死亡確率などについて、病院で実施している予測方法よりも高い精度で予測できたことが明らかになった。
電子カルテには、患者の未来を予測する上で重要な情報が集まっている一方で、診断に必要なデータの統合やクリーニングに多くの時間がかかってしまう。同社はディープラーニングによって、電子カルテの情報を整理した上で、患者の予後について予測するアルゴリズムを作成したという。
参考資料
Scalable and accurate deep learning with electronic health records
