合併症予測にAIを活用
合併症予測にAIを活用
[画像のクリックで拡大表示]
敗血症性ショックの発症を予測する
敗血症性ショックの発症を予測する
[画像のクリックで拡大表示]
患者のバイタルデータなどのパターンが、過去の発症者のパターンと似ていることなどを示す
患者のバイタルデータなどのパターンが、過去の発症者のパターンと似ていることなどを示す
[画像のクリックで拡大表示]

 NTTデータは、急性期の患者のバイタルデータなどから、AI(人工知能)を用いて致命的な合併症の発症を事前に予測するシステムを開発し、「ICU(集中治療室)向けスマートアラートソリューション」として「国際モダンホスピタルショウ2017」(2017年7月12~14日、東京ビッグサイト)に出展した。スペインVirgen del Rocio大学病院と共同開発したもので、同病院に試験導入し2017年初頭から実証実験を行っている。適切なタイミングでの医療介入につなげることを狙う。

 このシステムでは、ベッドサイドの人工呼吸器や輸液ポンプ、バイタルモニターなどからの情報と、電子カルテや検査情報、薬剤情報などを含む病院情報システム(HIS)の情報から、AIが合併症の発症リスクをリアルタイムに予測。リスクが高いと判断した場合には、スマートフォンアプリを介して医師にアラートを発する。その際、AIはその患者のバイタルデータなどのパターンが、過去の発症者のパターンと似ていることなどを、アラートを発した根拠として医師に示す。

 この仕組みでは、医師はどこにいてもAIが発するアラートや患者のバイタルデータを確認可能だ。医師の診断や誤アラートの情報をAIに学習データとして与えることで、発症リスクの評価やアラートの精度を高めていく。Virgen del Rocio大学病院との実証実験では、敗血症性ショックの予測可能性などを検証しているという。