この人工知能は、2つの病院の患者がいつ死ぬかを不穏な精度で予測します

画像:AP

スタンフォード大学の研究チームは、患者の死亡を予測する人工知能のおかげで、重症患者の終末期のケア時間を改善したいと考えています。そのテストでは、システムは興味をそそるほど正確であることが証明されました-それはケースの90%で死亡率を正しく予測しました。しかし、システムは患者がいつ死ぬかを予測することはできますが、それでもどのようにして結論に至ったのかを医師に伝えることはできません。

死を予測することは困難です。臨床医は、患者の年齢や家族歴から、薬物への反応や病気自体の性質に至るまで、多くの複雑な要因を考慮する必要があります。問題を複雑にするために、臨床医は患者の視点を評価するために彼ら自身のエゴ、偏見、または無意識の消極的態度に対処しなければなりません。医師が正しい場合もありますが、予測が多すぎる場合や死亡の予測が遅すぎる場合の両方の観点から、数か月(または年)も見逃す可能性があります。

これは、緩和ケア計画に問題を引き起こします。通常、患者が1年以上生きる可能性が低い場合、治療は緩和ケアチームに移され、患者の最後の数日または数か月を可能な限り苦痛から解放しようとします。これらのチームは、社会的、文化的、精神的なニーズ(および家族のニーズ)を尊重しながら、心理的および道徳的なサポートを提供することにより、患者の痛み、吐き気、食欲不振、混乱を制御するように働きます。

しかし、患者が病院に移動するのが遅すぎると、この重要なケアの段階が見落とされる可能性があります。また、入室が早すぎると、ヘルスケアシステムに不必要な圧力がかかります。

「あまりにも頻繁に、進行した病気は医学的危機に変わり、患者はICUに行き着きます。そこでは、患者の状態が悪化し、患者や家族に役立たないことが多い積極的な介入が増える可能性があります」と、スタンフォード医学の研究者であり、新しい研究の共著者であるケン・ユングはギズモドに説明しました。「緩和ケアチームの目標の1つは、患者が危機に陥る前に自分の好みを考えて明確にできるように、患者を会話に参加させることです。患者が来年死亡する危険がない場合でも、これは適切である可能性があることに注意してください。私たちの目的では、死亡率は単に「本当に病気であり、これらの会話をすることで恩恵を受ける可能性がある」の代わりになります。

ユングは、この満たされていないニーズが最初に認識されたのは数十年前の調査で、アメリカ人の80%が家で死にたいと思っていたが、35%だけが死んだと述べています。状況は少し改善されたが、「まだまだ先は長い」と彼は言う。

適切なタイミングを決定することが重要です。そのため、スタンフォード大学のAnand Avatiと彼のチームは、人工知能に基づくシステムを開発しました。死亡予測アルゴリズムは、医師に取って代わるものではなく、予測の精度を向上させるためのツールを提供することを目的としています。このシステムは、緩和ケア時間を改善するだけでなく、何が起こるかを予測しようとする際の医師の負担を軽減することもできます。これは、面倒で時間のかかるプロセスです。

「私たちが取り組む問題は、緩和ケアの恩恵を受ける可能性のある患者のごく一部のみがそれを受け取ることです。これは、特定が遅すぎたことと、緩和ケアサービスで特定するための人材が不足していることが原因です。積極的かつ早期に、「Avatiはに説明ギズモード。「私たちはこの問題を解決しようとしています。」

このシステムは、ニューラルネットワークが大量のデータから学習するディープラーニングと呼ばれる人工知能の形式を使用します。この場合、システムには、スタンフォード病院またはルシールパッカード小児病院のいずれかに入院した成人および小児患者の電子健康記録(EHR)からのデータが供給されました。200万件の記録を分析した後、研究者はプロジェクトに適した20万人の患者を特定しました。調査員は、病状、病状、入院の重症度(ICUと非ICU)などについて「無関心」でした。これらの患者はすべて、診断、要求されたスキャンの数、実行された手順の種類、入院日数、使用された薬、およびその他の要因を含む関連する症例報告を持っていました。

深層学習アルゴリズムは、160,000件の報告を調査しました。彼は、「患者と日付を与えられた場合、前年のその患者のEHRデータを使用して、その日付から12か月以内にその患者の死亡を予測する」という指示を与えられました。このシステムは、今後3〜12か月で患者の死亡を予測するように訓練されました。生存期間が3か月未満の患者は、緩和ケアの準備に十分な時間が残らないため、考慮されませんでした。

新しいスキルを備えたこのアルゴリズムは、残りの40,000人の患者を評価するという任務を負っていました。それは非常にうまくいき、10例中9例で3〜12か月の期間内の患者の死亡率を予測することに成功しました。その期間内に死亡する可能性が低いと評価された患者の約95%は12ヶ月以上生きました。パイロット研究は成功し、研究者たちは現在、彼らのシステムが他の病院で使用されることを望んでいます。

「これは、予後に基づいた緩和ケアへのアクセスを改善する洗練されたトリアージツールです」とスタンフォード大学の医学准教授であり、新しい研究の共著者であるステファニーM.ハーマンはギズモドに語った。「その目的は死の瞬間を伝えることではない」と彼は説明し、このシステムは「緩和ケアのニーズが満たされていない重病患者を特定する」という問題を解決すると付け加えた。

ユングは次のように述べています。「全体として、このタイプのアプローチは、臨床現場での機械学習の安全で効果的かつ倫理的な使用にとって重要であると考えています。非常に特殊なアプリケーション以外では、現場の人々に情報を提供することは、ほとんどの場合、より優れており、重要でさえあると信じています。」

パイロット研究中に、研究者は、後で使用するために実装する前に対処する必要があるシステムのいくつかの欠点に気づきました。

「たとえば、ホスピス医師が[病院スタッフと]タイムリーに会話を始めるのに適した時間と場所を見つけるのは、悪魔のように難しいことがわかった」とユング氏は語った。「パイロット調査中に浮かび上がったもう1つの詳細は、システムで利用できると想定したデータの一部が、少なくとも有用になるまでには存在しなかったことを発見したことです。」

ユング氏によると、パイロット調査は、スムーズに意図したとおりに機能するかどうかを確認することでした。

重要なことに、このシステムは予後を予測し、医療専門家に終末期ケアの必要性を警告することができますが、システムは臨床医になぜその予後に達したのか、または患者が必要とする可能性のある治療。この状況は、世界最高のチェスとゴーのグランドマスターを打ち負かすことができるDeepMindのAlphaGoシステムに似ています。専門家によると、このシステムは「奇妙」で予測不可能な動きをし、敗北したグランドマスターは完全に困惑したままになります。これは、AI開発者が「ブラックボックス」問題と呼んでいるものです。マシンが問題の答えや解決策を思いついたときですが、どのようにしてそこに到達したかについての明確な説明はありません。

[ニューヨークタイムズIEEEスペクトラム]

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