Smart119らの論文が「Scientific Reports」に掲載　機械学習でICU患者の予後などを予測

▼ニュースのポイント
①Smart119は千葉大学の救急集中治療医学や人工知能医学と共同研究を実施しており、その研究成果をまとめた論文が国際科学誌「Scientific Reports」に掲載された。
②ビッグデータの解析には機械学習が適していると言われており、同社らは血圧や心拍数、呼吸、血液データなどを機械学習させることで、患者の予後や重症化を予測できるのではないかと考えた。
③集中治療室入室患者の在室期間や予後を高精度で予測できれば、治療方針の決定医療資源の配分につながるのではないかとして期待が寄せられている。

国際科学誌に掲載

　9月8日、Smart119は千葉大学の救急集中治療医学や人工知能医学と共同研究を実施し、その研究成果をまとめた論文が国際科学誌「Scientific Reports」に載ったことを発表した。

　集中治療室において、重篤患者を高度な医療機器で常時モニタリングしているため、膨大な量のデータが蓄積する。

　医療機器から得られるそのようなビッグデータを、現場で忙しく働く医師や看護師がすべて解析し、把握することは困難だ。

　一方、ビッグデータの解析には機械学習が適していると言われている。

　血圧や心拍数、呼吸、血液データなどを機械学習させることで、患者の予後や重症化を予測できるのではないかと同社らは考えた。

　そこで同社らは、集中治療室に入室している患者の「生命予後」と「1週間以内の生存退室」、「2週間以上の生存退室」を予測するアルゴリズムを確立。

　そして、アルゴリズムの検証と、死亡リスク要因を明らかにする研究を行ってきた。

ビッグデータを活用

　今回の研究では、千葉大学医学部附属病院の集中治療室に入院した患者のデータを活用している。

　約1万2800人分のデータがあったが、そのうちの8割を機械学習用サンプルにして、分類アルゴリズム・モデルを組み、2割のデータをテスト用サンプルとして検証を実施。

　検証を行ったところ、高い精度で生命予後や在室日数を予測できることが確認できた。

　集中治療室入室患者の在室期間や予後を高精度で予測できれば、治療方針の決定医療資源の配分につながるのではないかとして期待が寄せられている。

（画像はプレスリリースより）


▼外部リンク

Smart119　プレスリリース
https://smart119.biz/pr/000528.html


▼会社概要
救急医療支援システム「Smart119」、緊急時医師集合要請システム「ACES」、医療事業継続支援システム「respon:sum」などの開発から運用までを行う企業。

会社名：株式会社Smart119
代表：中田 孝明
所在地：千葉県千葉市中央区中央2丁目5-1千葉中央ツインビル2号館 7階