シリーズ「AIと医療イノベーション」第15回 

人工知能(AI)が心不全患者の余命を診断~予測精度は医師よりも20%高かった!

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
人工知能(AI)が心不全患者の余命を診断~予測精度は医師よりも20%高かった!の画像1

余命を診断で人工知能が医師に勝利!(depositphotos.com)

 マスコミがトランプ大統領の失言や失策をうっかり見落とす日はあっても、ニュース・サイトがAI(人工知能)の最新トピックを捕り逃す日はない。

 もしも、AIが人間の寿命を予測できたら、人生の見え方は変わるだろうか? そんな妄想に耽っていると、AIが心臓病の発症を機械学習しながら、心不全(肺高血圧症)患者の生存率を精確に予測したという特電が飛び込んで来た。

 イギリスの医療研究機関MRC(Medical Research Council)ロンドン医学研究所(LMS)のDeclan O'Regan氏は、AIの機械学習とデータ・マイニング技術のコラボによって、心不全(肺高血圧症)患者の寿命予測の精度が高まったことから、死亡リスクが高い患者を早期に特定し、集中治療できる可能性が強まったと発表した(「Research News」2017年1月16日 )。

 AIが寿命予測! 何ともハ−トビートが熱くなるエポックだ。早速、探ってみよう。

心不全(肺高血圧症)患者の1年後生存率の予測精度は、医師が60%、AIは80%!

 O'Regan氏は、AIの機械学習とデータ・マイニング技術をコラボレーションしつつ、AIソフトウェアのアルゴリズムの研究・開発に携わって来た。どのようなメカニズムだろう?

 まず、AIソフトウェアは、過去の心臓病患者の膨大な履歴データに基づいて、心臓の属性、機能、形状、構造、心不全(肺高血圧症)の発症リスクを機械学習する→MRI(磁気共鳴画像法)によってスキャンした心臓の動画を自動的に解析する→高度な画像処理を駆使して「仮想3Dハート」をイメージングする→「仮想3Dハート」によって心拍の30,000パターンをシミュレーション解析する→バイタルサイン(体温、脈拍、呼吸、血圧)、血液検査データなどを同時に解析する。

 これらの詳細かつ有用な解析データの相関関係やパターンを検索・抽出するデータ・マイニング技術を応用し、心不全(肺高血圧症)患者がどれくらい長く生きるかを精確に予測する→死亡リスクの高い心不全(肺高血圧症)を特定し、適切なタイミングで最善の診断・治療を行うという流れになる。

 つまり、今回開発されたAIソフトウェアは、このような機械学習のプロセスを踏みながら、アルゴリズム(解析手順)を包括的に進展させ、解析データが生成した複雑な関係性を識別・定量化できるため、識別・定量化したパターンを用いれば、心不全(肺高血圧症)患者の寿命予測を行えるのだ。

 O'Regan氏によれば、今回のAIソフトウェアで250人以上の心不全(肺高血圧症)患者のデータを解析したところ、心不全(肺高血圧症)患者の1年後生存率の予測精度は、医師が60%、AIは80%とAIの予測精度が20%も上回っていた。驚異的な高精度ではないか!

 ちなみに、肺高血圧症は、左心室の異常、血栓、塞栓、全身性疾患などによって心臓から肺へ向かう動脈(肺動脈)の血圧が高まった状態だ。肺高血圧症が起きると、心臓への負担が増大するため、放置すれば心不全に至り、余命は2年半とされる。

スマホでオンラインゲーム依存〜1日で課金15万円! 依存者は国内で420万人!?
インタビュー「スマホゲーム依存の実態と治療法」第1回:久里浜医療センター・樋口進院長

日本の成人のうち、ネット依存の傾向のある者は男性は4.5%、女性は3.6%。その数は約421万人と推計されるという。全国にさきがけてスマホゲーム依存症の治療に取り組んでいる独立行政法人国立病院機構久里浜医療センターの樋口進院長に、スマホゲーム依存の実態と治療法について訊いた。

Doctors marche アンダカシー
Doctors marche

2017年4月より、はるひ呼吸器病院(愛知県)病…

堤寛

精神保健福祉士。フリージャーナリスト。1977年…

里中高志

理学療法士。日本で数年勤務した後、豪・Curti…

三木貴弘