AIで、患者の暴力行動を先んじて防ぐ!!

JAMAネットワークオープン7月3日に、暴力的になる可能性が高い病院入院患者は、電子カルテに保存されている定期的な臨床記録のアルゴリズム分析によって特定することができることを発表した。

知られざる問題

ある患者集団に対して訓練されたアルゴリズムが別の患者集団を評価するために使用される場合、この技法の精度は良いものから正しいものへと低下する。それでも、この発見は、頻繁に患者との関わりがある看護師や他の病院労働者にとって有望なニュースになるであろう。

世界中で、概ね14%から20%の患者が入院治療中に身体的に攻撃的になっていることが見積もられている一方で、調査によるとほとんどの医療従事者はキャリアのある時点で憤慨している患者に直面している。

本研究では、オランダのユトレヒト大学のVincent Menger(MSc: Master of the Science)および同僚が、自国の2つの精神科病院で6,400人を超える入院患者のうち4,100人を超える患者についてアルゴリズムをトレーニングし、テストした。

結果が暴力的であると見なされるための基準を満たしているかどうかを判断するために、彼らは特に医療現場向けに設定された攻撃性スケールを使用した。

曲線下面積(AUCs: algorithm’s internal predictive validity using areas under the curve)を使用してアルゴリズムの内部予測妥当性を測定したところ、1サイトで0.797、もう1サイトで0.764のスコアを達成した。

アルゴリズムが反対側の部位からの0.643臨床記録を分析するために予め訓練されたデータを使用した場合(0.722および)、スコアは、失敗していないにもかかわらず有意に低かった。

検証

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