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人工知能が患者の死を予測 データ学習で的中率95%

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グーグル社は、米スタンフォード大学付属医療センターおよびカリフォルニア大学とシカゴ大学の医学部の協力をあおぎ、人工知能(AI)をベースに患者の死亡率を高い確率で識別できるシステムを開発した。このシステムの予想的中率は、現在普及しているモデルよりも10%以上アップし、95%に迫っている。

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グーグル社のシステム・ニューラルネットワークは、ユーザーの出身の民族や過去の診断歴、年齢、性別、血液など様々な医療検査結果、また、脈や呼吸、体温といった生命活動の基本データといったあらゆる要因を情報化している。

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AIに、成人21万6221人分の無記名の医療データを読み込ませることで、その間に460億超の関連性が配列された。 AIのアルゴリズムは死亡率の予測のほか、退院後30日以内に予期せぬ入院の事態が起こり得る確率や入院期間の長さを判断することができた。

グーグル社のエルビン・ラージクマール研究員は、「患者が思いがけず入院する状況に陥った場合、『いつ退院できるのか』、『完治するのだろうか』、『帰る必要性が生まれるのだろうか』といったように、多くの疑問が頭をよぎるものだ。機械学習による未来予測はごく自然な応用だ」と語っている。

一つの例として、学者らは乳腺がんの患者のケースをあげた。死亡率は、医師の診断では9.4%であったが、ニューラルネットワークでは19.9%であった。英デイリー・メイル紙によれば、残念ながら、グーグルの新システムの的中率のほうがより高かった。

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