ワシントン大学の研究者らが、手術中の問題を予測するAIシステム「Prescience」を発表した。
クレア・マクグレイン著
手術中、麻酔科医は多くのことを追跡しなければなりません。患者のバイタルサインを監視し、適切な量の麻酔、鎮痛剤、その他の薬剤を正確なタイミングで投与する必要があります。
では、テクノロジーによってその情報を整理し、患者が一般的な問題に陥るリスクがあるかどうかを確認できたらどうなるでしょうか?
ワシントン大学の人工知能（AI）研究者のおかげで、それは間もなく現実になるかもしれない。ワシントン大学のスーイン・リー准教授率いるチームは、患者データを用いて低酸素血症（血中酸素濃度が異常に低い状態）のリスクがある患者を予測する「Prescience」と呼ばれるAIシステムを開発しました。
このシステムは予測だけでなく、その予測を裏付け、説明する現実的な説明もユーザーに提供します。
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研究者たちは水曜日、このプログラムに関する初期研究結果をネイチャー・バイオメディカル・エンジニアリング誌に発表した。研究結果から、プレサイエンスは麻酔科医が毎年240万件の低酸素血症を予防するのに役立つ可能性があることが明らかになった。
「現代の機械学習手法は、多くの場合、予測結果をただ吐き出すだけで、その予測にどのような患者の特徴が寄与したのかを説明してくれません」とリー氏はプレスリリースで述べています。「私たちの新しい手法は、このブラックボックスを開き、2人の異なる患者がなぜ低酸素症を発症するのかを実際に理解することを可能にします。それが私たちの力です。」
このシステムは、人工知能を用いて患者の健康データに基づいて治療を個別化する新しいアプローチであるプレシジョン・メディシン（精密医療）の一例です。低酸素症のリスクがある患者を予測することは困難であり、低酸素症は感染症や心臓の異常な動きといった深刻な問題につながる可能性があります。
ポール・G・アレン・コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部の教授であるリー氏は、アレン・スクールの博士課程の学生 スコット・ランドバーグ氏、およびワシントン大学医学部とハーバービュー医療センターの医師らと協力してこのプログラムを開発した。
技術者たちは、ワシントン大学メディシンとハーバービュー医療センターの約5万件の実際の患者ファイルからプログラムを学習させました。Prescienceは、患者の年齢や体重などのデータを調べ、手術が始まる前に低酸素血症のリスクを計算します。
しかし、さらに驚くべきことに、手術中のリアルタイムデータを用いて、患者が低酸素症のリスクに近づいている時期を予測することができます。研究者たちは、Prescienceがシステムの予測に影響を与えた要因を医師に簡潔に説明できるよう、新たなAIモデルを開発しました。
Prescienceは模擬手術の環境でテストされ、麻酔科医にサンプルシナリオをガイドしました。このシステムにより、医師の低酸素症診断能力は術前16%、術中12%向上しました。医師は、低酸素症のリスクがある患者とリスクがない患者を80%の確率で正しく区別することができました。
研究者たちは、Prescience は非常に有用なツールだが、医師に取って代わるものではないとすぐに指摘する。
「Prescienceは誰かを治療するわけではありません」と Lundberg氏は プレスリリースで述べた。「その代わりに、なぜ心配しているのかを伝え、医師がより良い治療方針を決定できるようにします。」
この技術は麻酔科医によってテストされていますが、手術室での実際の手術にはまだ使用されていません。それでも、Prescienceは、人工知能技術があらゆるレベルのテクノロジーに大きな影響を与える可能性を示す好例です。
リー氏はまた、遺伝子データを用いてがん患者に最適な治療法をマッチングさせる精密医療システムの開発にも取り組んでいます。彼女はGeekWireのHealth Techポッドキャストの過去のエピソードでこの取り組みについて語りました。
