また、約40万人の患者から収集した177万件の心電図データを含む医療記録を用いた二つ目の研究では、DNNは他の機械学習モデルと比べて1年以内の全死亡の予測精度が高いことも示された。医師が心電図判読で正常と判定した患者においても、DNNは1年以内の死亡リスクを正確に予測できたという。

 研究グループの一人で同研究所のBrandon Fornwalt氏は、「これは素晴らしい結果だ。医療の現場では、医師とコンピュータが連携して患者ケアの向上を目指す“医療の変革期”を迎えようとしているが、そのことを支持するエビデンスが得られた」と話す。一方、二つ目の研究論文の筆頭著者である同研究所のSushravya Raghunath氏は「これらのモデルをルーチンの心電図データ分析に組み込むのは簡単だが、コンピュータの予測に基づいて適切な治療計画を立てることは大きな課題になるだろう」と強調している。

 研究グループは現在、AIで心房細動を予測することで心血管の健康状態を改善できるかどうかを調べる研究を進めているという。

 なお、学会発表された研究結果は通常、査読を受けて医学誌に掲載されるまでは予備的なものとみなされる。

[HealthDay News 2019年11月12日]

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