英国、心臓発作予測の精度向上のため新たな人工知能アルゴリズムを開発

心臓発作を事前に予測することは困難です。 17日のサイエンス誌によると、英国ノッティンガム大学の科学者らが心臓発作の予測精度を大幅に向上できる新たな人工知能アルゴリズムを開発した。臨床応用されれば、毎年数百万人の命が救われる可能性がある。

現在、心臓発作、脳卒中、脳動脈梗塞、その他の循環器系機能障害を含む心血管疾患および関連疾患により、世界中で毎年約 2,000 万人が亡くなっています。これらの病気を予測するために、多くの医師は、米国心臓病学会（ACC）と米国心臓協会（AHA）が提供している、年齢、コレステロール値、血圧などの8つのリスク要因を評価するガイドラインを使用しています。しかし、これらの指標は単純すぎるため、患者が複数の薬を服用していること、他の病気、ライフスタイルなどの要因の影響を考慮に入れていません。

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ノッティンガム大学の疫学者スティーブン・オン氏は、ACC/AHA予測ガイドラインと4つの機械学習アルゴリズム（ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、勾配ブースティング、ニューラルネットワーク）間のデータ分析効率を詳細に比較するチームを率い、人間の指導なしで予測ツールを作成したいと考えた。

心血管疾患の発症に関連する記録に共通するパターンを見つけることを目的として、英国の患者 378,256 人の電子医療記録を含む大量のデータが機械学習に入力されました。 AIアルゴリズムはまず医療記録の約78％を使用して独自の内部「ガイドライン」を確立し、その後残りの記録でテストしました。 AIは2005年からの入手可能な記録に基づいて、今後10年間にどの患者が心血管疾患を発症するかを予測し、人種、関節炎、腎臓病などの要因を含むACC/AHAガイドラインよりも22多い変数を考慮して2015年の記録をチェックした。

結果は、機械学習法が ACC/AHA ガイドラインよりも大幅に優れたパフォーマンスを示したことを示しました。最も優れたニューラル ネットワーク アルゴリズムは、ACC/AHA 方式よりも正確な予測率が 7.6% 高く、誤報率も一定量削減されました。これは、83,000 人の患者のうち 355 人の命をさらに救うことに相当します。結果を予測する上で最も大きな影響を与える変数には、重度の精神疾患の存在、経口コルチコステロイドの使用、および糖尿病の存在が含まれていました。

英国マンチェスター大学のデータ科学者たちは、より多くのデータを新しい人工知能アルゴリズムに投入すれば、より良い結果が得られる可能性があると考えている。