Research Press Release

AIモデルが小児疾患を正確に診断する

Nature Medicine

2019年2月12日

AI model accurately diagnoses childhood diseases

ありふれた小児疾患を、経験豊富な小児科医に匹敵するほど非常に正確に診断できる人工知能(AI)モデルについて報告する論文が、今週掲載される。この知見は、AIを利用したシステムが実現できれば、大量のデータを取り扱う医師の役に立ち、診断評価を強化し、診断が不確実な場合に臨床判断を下す助けになるという、概念証明になるだろう。

医療情報は、徐々に複雑さを増してきている。近年、病気の種類・範囲が広がり、診断検査法、治療選択肢は飛躍的に増えている。そのため、臨床現場での意思決定もますます難しくなっている。

Kang Zhangたちは、電子カルテから臨床的に重要な情報を特定するため、深層学習技術を用いた自動化自然言語処理システムを適用したAIに基づくモデルを開発した。このモデルは、電子カルテを調べて、従来の統計学的手法では見つけられなかった関連性を探し出すことができる。中国広州にある大規模な医療機関を訪れた136万2559人の小児患者からの計1億160万のデータ点を解析して、フレームワークの訓練と検証を行った。

このモデルによって、検証役の医師による初期診断に匹敵する高い診断精度が得られることが実証された。このモデルは、重要な2つの疾患カテゴリー[すなわち、ありふれた症状(インフルエンザ、手足口病など)と、危険で命に関わる症状(急性喘息発作や髄膜炎など)]の診断精度も高かった。

Zhangたちは、この種のAIフレームワークが、例えば患者をトリアージしたり、普通の風邪の可能性が高い患者とより重症で緊急介入が必要な患者とを識別したりすることによって、患者ケアの合理化に役立つ可能性があると結論付けている。

DOI:10.1038/s41591-018-0335-9 | 英語の原文

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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