AIで紹介状を読み取り、医療連携を効率化(AI×医療)【論文】

インド医療における連携問題

インドはIT産業に強いことで有名だが、ヘルスケアの面ではうまくいっていない。33つの健康関連の持続可能な開発目標(SDG)指標で評価されたところ、188か国中143位であった。インド政府はGDPの1.2%しか医療に費やしておらず、一人あたりに換算すると15ドルに相当する。この額は、米国の4802ドル、英国の3500ドルと比べると、明らかに少ない。

インドの医療は3層で構成されており、二次および三次医療センターでは一次医療センターからの紹介が必要だ。三次医療センターは、複雑な病状に対応しており、専門の医療相談が必要となる。第三次医療センターには複数の部門があり、各部門で病気を治療するためのほぼ独自の機能を備えている。しかし、患者が所持している紹介状などの書類には、患者に対応すべき部門が記されていないので、医学的に知識のある患者でさえ、正しい部門を特定するのが困難なことがよくある。

そもそも読み書きが十分にできない患者もいるので、病院スタッフが代わりに患者の医療文書をすばやく参照して適切な部門を判断する必要があるのだが、この作業でのミスがしばしば生じ、関係者に不便をもたらしてしまっている。そこで、このプロセスを自動化するシステムが求められていた。

インドにあるインド工科大学のV. Bansalら研究者は、インドの医療従事者が医療文書を読んでその患者に適切な部門を判断するというタスクに手こずっているという課題に着目し、機械学習で病気を適切な部門にクラス分けするというタスクに取り組んだ。結果、高い精度でのクラス分けができることが分かった。

各病気に対応できる20の部門を自動分類

V. Bansalらの研究のポイントは以下の通りだ。

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