AIは入院患者の予期せぬ死亡を警告するシステムを強化する

1秒を争う医療の現場

入院患者の容体が急変して悪化する事は、稀ではない。

機械学習アルゴリズムによる連続した医療電子記録の調査は、リアルタイムでの患者の容体について警告することで、医療者に先を見越した処置を可能とした。

この研究は、技術の進展を説明するものであり、7月5日のJournal of Médical Internet Researchに掲載されている。

著者のスタンフォード大学ブルース・シェファン・リー博士と研究者らは、マサチューセッツの急性疾患治療室へ運ばれた54,000人以上の患者のEMRデータを解析した。

研究者は、異なる機械学習方法を、病院内での死亡率の測定に最も適した樹木モデルとランダムフォレストと言う機械学習の分類モデルを採用し、調査し比較した。

このモデルのアルゴリズムをリアルタイムの警告システムとして有効化し、彼らは最も高いリスクの13.3%の死亡率の正確な警告を、最短でも患者の実際の死亡の40.8時間前に計測する方法を発見した。

緊急治療室での機械学習の活躍

「これらの発見は、事前の警告システムが、十分な時間を持って医療者に患者の死亡リスクについて知らせ、治療の診断をすることを助長する、とても強力で特徴的な機能であると立証した」と著者は述べた。

彼らは、このシステムが、病院で患者の健康状態を監視し、そして一本化し統合していくものとして、早い段階で採用されるだろうと予想した。

このAIをベースとした事前の警告システムは、「病院の高い死亡リスクにある患者について早い段階で警告通知をすることができ、それにより医療者の処置を、実際に容体の急変が起こる前に開始し、医療処置の質を高めるための個別管理向上の機会ともなる。」とまとめた。

原文
AI powers early warning system for inpatients at risk of dying unexpectedly
July 08, 2019 | Dave Pearson | Diagnostics
https://www.aiin.healthcare/topics/diagnostics/ai-early-warning-system-inpatients-death-risk

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