どうやら AI は、心臓発作で倒れて胸を押さえながら死ぬタイミングを医師よりも正確に予測できるようだ。
研究者グループは、イングランドの死亡率を調査する大規模臨床研究プロジェクト「CALIBER」から8万人以上の患者のデータセットを収集し、機械学習を用いてデータに共通するパターンを見つけ出し、冠動脈疾患による患者の死亡確率を予測しました。この研究結果はPLOS One誌に掲載されました。
この病気は、心筋に血液を供給する冠動脈が、時間の経過とともに蓄積した脂肪沈着物によって閉塞することで発症します。最悪の場合、1本または複数の冠動脈が完全に閉塞し、心臓発作を引き起こします。
まず、研究者たちは、心臓疾患の優れた指標と考えられる27の変数を手作業で選択し、予測モデルを構築しました。これらの変数には、患者の年齢、性別、胸痛の有無などが含まれていました。
次に、ランダムフォレストや弾性ネット回帰などの機械学習アルゴリズムを用いて、データセットから研究に値する変数を自動的に抽出しました。モデルは586個の変数を自動的に抽出しました。
両モデルは、患者が5年以内に死亡するかどうかを予測する精度をテストされました。機械学習モデルは、医師の診断結果と比較して、統計的にわずかに高い0.801のスコアを示しました。これは、医師の診断結果が0.793であったのに対し、機械学習モデルは0.801のスコアを示しました。
「私たちのモデルは、年齢や患者の喫煙の有無などの要素に加え、かかりつけ医による自宅訪問を患者の死亡率の良い予測因子として引き出した」と、論文の共著者でフランシス・クリック研究所の科学者アンドリュー・スティール氏は述べた。
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このシステムは、医師が通常考慮しない新たな変数を抽出した。「往診は心臓病の生物学的側面において心臓専門医が重要だとは言わないかもしれないが、患者の体調があまりにも悪く、医師の診察を受けるのが難しいことを示す良い指標であり、モデルが正確な予測を行うのに役立つ有用な変数である」とスティール氏は述べた。
このような悲惨な研究が喧伝されるのは今回が初めてではない。別の研究グループも、心臓と肺をつなぐ血管の血圧が上昇する症状である肺高血圧症による心臓発作の死亡率を研究した。
「医師はすでにコンピューターベースのツールを使って患者が心臓病のリスクがあるかどうかを判断しており、機械学習によってより幅広い病状に対してより正確なモデルを開発できるようになるだろう」とスティール氏は結論付けた。®
