「AIドクター」が優れた予測能力を発揮

新しい AI ツールは、医師の診断書を読み取り、患者の死亡、再入院、その他の治療上の重要な結果のリスクを正確に予測できることが実証されました。

最近ネイチャー誌に掲載された研究報告によると、NYUTronと呼ばれる新しいAIソフトウェアはニューヨーク大学グロスマン医学部の科学者グループによって開発され、ニューヨーク州（米国）各地の同大学関連病院で導入されている。

この研究の主著者は、ニューヨーク大学のコンピューター科学者で脳神経外科医のエリック・オーマン氏である。オーマン氏によると、非AI予測モデルは医療の分野では長年使われてきたが、面倒なデータの再編成やフォーマット設定が必要なため、実用的な応用はほとんど見られなかったという。しかし、彼はまたこうも言った。「医師は、診療所で観察したことや患者と話し合ったことについてメモを取ることが多い。そこで私たちのアプローチは、まずこれらの医療メモをデータソースとして使用し、その上で予測モデルを構築できるかどうかだ。」

NYUTron大規模言語モデルは、2011年1月から2020年5月の間にニューヨークの病院で治療を受けた387,000人の医療記録からの数百万件の臨床メモに基づいて構築されました。このデータには、患者の病状の経過に関するメモ、X 線検査の結果、退院書類など、医師が書き記すあらゆるものが含まれます。これらはすべて 41 億語のコーパスにまとめられています。

このソフトウェアの主な課題の 1 つは、医師が記述する自然言語を解釈することです。医師の言い回しは、習慣的な略語においても大きく異なります。

何が起こったかの記録を振り返ることで、研究者たちは NYUTron がどれくらいの頻度で正しく予測したかを計算することができました。全体として、NYUTron は退院前に病院で死亡した患者の 95% と、30 日以内に再入院する患者の 80% を正確に特定しました。 NYUTron は、実際の患者の入院期間の 79%、保険で治療が拒否された患者のケースの 87% などを正確に予測しました。このソフトウェアは、予測能力の点で、現在使用されているほとんどの医師や AI 以外のコンピュータ モデルを上回りました。

オーマン氏は、AIが医師と患者の関係に取って代わることは決してないだろうと評価した。しかし、彼はAIが「患者の治療の時点で医師にシームレスに多くの情報を提供し、専門家がより多くの情報に基づいた決定を下せるようにする」のに役立つと主張した。