新しい「AI ドクター」が再入院とその他の健康状態を予測

Jun 05, 2023

研究、患者ケア、プレスリリース

2023 年 6 月 7 日

写真：SDIプロダクション/ゲッティ

あ人工知能 (AI) コンピューター プログラムは、医師のメモを読み取り、患者の死亡リスク、入院期間、およびケアに重要なその他の要素を正確に推定できます。 ニューヨーク大学グロスマン医科大学の研究者が率いるチームによって設計されたこのツールは、現在ニューヨーク大学ランゴン保健病院で、退院した患者が 1 か月以内に再入院する可能性を予測するために使用されています。

専門家は医療の改善を目的としたコンピューターアルゴリズムを長い間研究しており、その中には貴重な臨床予測を行うことが示されているものもあります。 しかし、コンピュータは整然とした表に並べられた情報を最もよく処理するのに対し、医師は通常、人間の考え方を反映した創造的で個別化された言語で文章を書くため、実際に使用されているものはほとんどありません。

研究者らによると、煩雑なデータの再編成が障害になっているが、新しいタイプのAIである大規模言語モデル（LLM）は、特別にフォーマットされたデータを必要とせずにテキストから「学習」できるという。

Nature 誌に 6 月 7 日にオンライン掲載された研究で、研究チームは、患者の健康状態について有用な評価を行うために、電子医療記録の未変更のテキストを使用してトレーニングできる NYUTron と呼ばれる LLM を設計しました。 その結果、このプログラムは再入院者の 80% を予測できたことが明らかになりました。これは、医療データの再フォーマットが必要な標準的な非 LLM コンピューター モデルに比べて約 5% の改善です。

「私たちの調査結果は、患者ケアについて医師をガイドするために大規模な言語モデルを使用できる可能性を浮き彫りにしました」と、研究主著者でニューヨーク大学データサイエンスセンターの博士課程学生であるラベンダー・ジャン氏は述べた。 「NYUTron のようなプログラムは、再入院やその他の懸念につながる可能性のある要因について医療提供者にリアルタイムで警告できるため、迅速に対処したり、回避したりすることができます。」

Jiang 氏は、このテクノロジーにより基本的なタスクが自動化されることでワークフローが高速化され、医師が患者との会話により多くの時間を費やすことができる可能性があると付け加えています。

LLM は、特殊なコンピューター アルゴリズムを使用して、実際の人々がその文脈で特定の用語を使用する可能性の高さに基づいて、文を埋めるのに最適な単語を予測します。 このような単語パターンの認識方法をコンピュータに「教える」ために使用するデータが多ければ多いほど、時間の経過とともに推測の精度が高くなる、と Jiang 氏は付け加えます。

研究者らは研究のために、2011年1月から2020年5月までにニューヨーク大学ランゴン病院システム内で治療を受けた33万6,000人の男女の電子健康記録から収集した数百万件の臨床メモを使用してNYUTronをトレーニングした。結果として得られた41億語の言語「クラウド」 」には、放射線科レポート、患者の経過記録、退院指示など、医師が作成したあらゆる記録が含まれます。 特に、言語は医師の間で標準化されておらず、プログラムは特定の作家に固有の略語を解釈することさえできました。

イラスト提供：自然

この調査結果によると、NYUTron は病院で死亡した人の 85% (標準的な方法より 7% 改善) を特定し、患者の実際の入院期間の 79% (標準モデルより 12% 改善) を推定しました。 このツールは、原疾患に付随する追加の疾患の可能性 (併存疾患指数) や、保険が否認される可能性も評価することに成功しました。

「これらの結果は、大規模な言語モデルが『スマート病院』の開発を可能にするだけでなく現実にすることを示しています」と研究の主著者であり神経外科医のエリック・K・オーマン医学博士は述べた。 「NYUTron は電子医療記録から直接取得した情報を読み取るため、その予測モデルを簡単に構築し、医療システムを通じて迅速に実装できます。」

ニューヨーク大学ランゴン大学の脳神経外科と放射線科の助教授であるオーマン博士は、将来の研究では、他の潜在的な応用例の中でも特に、請求コードの抽出、感染リスクの予測、注文する適切な薬剤の特定などのモデルの能力を調査する可能性があると付け加えた。

同氏は、NYUTronは医療提供者向けのサポートツールであり、個々の患者に合わせた医療提供者の判断に代わるものではないと警告している。

この研究の資金は、国立衛生研究所の助成金 P30CA016087 および R01CA226527 によって提供されました。 さらなる資金は WM Keck Foundation Medical Research Grant によって提供されました。

Oermann 博士は、バイオテクノロジー、持続可能性、医薬品の開発を専門とするベンチャー キャピタル会社である Sofinnova Partners のコンサルタントです。 彼はまた、医療機関の運営のためのソフトウェアを製造する会社である Artisight Inc. の株式を所有しており、彼の配偶者はがん治療法を開発する Mirati Therapeutics に雇用されています。 これらの取り決めの条件は、NYU Langone Health のポリシーと慣行に従って管理されます。

Jiang 氏と Oermann 博士に加えて、この研究に関与した他のニューヨーク大学とニューヨーク大学ランゴン大学の研究者は、Xujin Chris Liu 理学士でした。 ムスタファ・ナシル・モイン、BA; デュオ・ワン博士; ケビン・P・イートン医学博士。 ハワード・A・リイナ医師； イリヤ・ローファー医学博士。 パアワン V. パンジャブ州、メリーランド州。 マデリーン・ミセリ医学博士。 ノラ・キム医師。 コーデリア・オリラック医学博士。 ゼーン・シュナーマン医学博士。 クリストファー・リビア医学博士。 ハンナ・ワイス医学博士。 デビッド・カーランド医学博士。 ショーン・ナイファート医学博士。 ヨセフ・ダスタギルザダ医学博士。 ダグラス・コンジオルカ医学博士。 アレクサンダー・チャン、マサチューセッツ州。 グレース・ヤン。 曹明。 インダロン・アフィニャナフォンス医学博士。 とキグンヒョン・チョ博士。 他の研究著者には、Nima Pour Nejatian 博士、MBA が含まれます。 アナス・アビディン博士; モナ・フローレス、メリーランド州。 そしてカリフォルニア州サンタクララにある NVIDIA の Anthony Costa 博士。彼のコンピュータ ハードウェアは NYUTron の構築に使用されました。

シラ・ポラン電話: [email protected]

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