新しい AI ツールは、医療記録を読み取り、患者の死亡、再入院、および治療にとって重要なその他の結果のリスクを正確に予測する能力を実証しました。
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ニューヨーク大学 (NYU) グロスマン医学部のチームによって開発されたこのプログラムは、医療の標準となることを期待して、すべての大学関連病院で使用されています。
その予測値に関する研究は、今週水曜日(7日)に雑誌「Nature」に掲載されました。筆頭著者でニューヨーク大学の脳神経外科医でコンピューター科学者でもあるエリック・オーマン氏はAFPに対し、非AI予測モデルは何年も前から医学の世界に存在しているが、必要なデータには再構成や不快な形式の適応が必要なため、実際にはほとんど使用されていないと語った。
しかし、「どこの医療でも共通していることの一つは、医師が診療所で見たことや患者と話し合った内容についてメモを書くことだ」と著者は強調した。 「つまり、私たちの基本的な発見は、データソースとして医療記録から始めて、それに基づいて予測モデルを構築できるのかということでした。」
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NYUTron と呼ばれる大規模な言語モデルは、387.000 年 2011 月から 2020 年 4,1 月の間にニューヨーク大学ランゴン病院で治療を受けた XNUMX 万 XNUMX 人の医療記録から抽出された数百万件の医療メモを使用してトレーニングされました。記録には、医師が作成したメモ、患者の経過記録、放射線科のレポート、および合計XNUMX億語の退院指示。
このプログラムの重要な課題の 1 つは、医師がメモの中で使用する自然言語を解釈することでした。自然言語は、医師が使用する略語も含め、個人によって大きく異なります。
得られた記録を分析することで、研究者らはプログラムの予測がどれくらいの頻度で当たるかを計算することができた。さらに、彼らはこのツールを現実の環境でテストし、マンハッタンの病院からの記録を使用してツールをトレーニングし、さまざまな患者層がいるブルックリンの病院でツールがどのように機能するかを確認しました。
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全体として、NYUTron は、退院前に病院内で死亡した人の 95% と、80 日以内に再入院する患者の 30% を特定しました。このツールは、AI を使用していない現在のモデルだけでなく、ほとんどの医師の予測も上回りました。
しかし、チームが驚いたことに、「最も経験豊富で、実際に非常に有名な医師が、モデルよりも優れた超人的な仕事をした」とオールマン氏は強調した。 「テクノロジーと医学の間のスイートスポットは、常に超人的な結果を提供しなければならないということではなく、むしろ真の出発点を提供しなければならないということです。」
NYUTron はまた、患者の 79% の入院期間、症例の 89% で保険適用の拒否、患者の主な病気に他の症状が伴う症例の 89% で追加の症状の存在を正確に推定しました。
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AI が医師と患者の関係に代わることは決してない、と Oermann 氏は言います。むしろ、「臨床医がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう、診療現場でより多くの情報を提供する」のに役立つだろう。
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