地域の活性化は、AIの「言葉による解剖」によりさらに有益なものとなる

   

死体解剖に必要となる器具などが不足している世界の地域では、保健当局は多くの場合、亡くなった人を知っていた人たちへの聞き取りから得た情報から、死因を推定し、レポートを作成することで対応する。

言葉の解剖

この工程は、「言葉による解剖」として知られている。

現在、トロント大学の研究者らは、この「言葉による解剖」から作成されたレポートをもとに、AIが自動で死因について結論を下すことができることを示した。

この研究の進展は、病院ではなく自宅などで死亡することが多くなった現在の発展した世界状況に対して、公的健康計画や、その資金の配分に、これまで不明瞭であった部分の情報を提供すると言う、重要なステップを務めることが可能である。

インドの100万人の死因の研究結果から、研究者らは事前に誤字を修正した手動入力のレポートを分析する方法を設計した。

この方法とは、これらの実例情報を、naïve Bayers, random forest, support vector machines、neural networkの、4つの異なる分類学習能力を持った機械へインプットすることである。

グエラム・ヒースト上級研究著者に率いられ、博士やコンピューター言語計算の専門家のチームは、彼らの研究したデータにある最も数の多い大人の死の原因について、研究者が開発したAIモデルが、90%の確率で実際の解剖による死因の特定と一致することがわかった。

死因の特定できるように

「現在、「言葉による解剖」の記録をもとにしたAIによる自動の死因の特定で、医者による解剖の代替となるほど、正確で効率的な記録を出した方法は無い」と著者は結論づけた。

しかしながら、彼らの方法は、「事前処理のされた情報を基にした機械学習方法が、この結果を出すもの」である。

ヒースト氏と、研究者たちは、同様の文字を基にした機械学習が、「自動診断や、病院の記録をもとにした治療方法の推薦など、異なるヘルスケア領域の課題にも適応できる。」と述べた。

この研究は7月9日発行のBMC Médical Informatics ans Decision Making に無理で掲載されている。

原文
https://www.aiin.healthcare/topics/research/ai-analysis-verbal-autopsies

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