アメリカの医師は新型コロナウイルスと戦うために人工知能をどのように活用しているのか

昨年、新型コロナウイルス感染症のパンデミックが始まったとき、クリーブランド・クリニックの医師で最高研究情報責任者のララ・ジェイ氏と同僚たちは途方に暮れた。「誰が危険にさらされているのか？誰が病気になる可能性があるのか​​？彼らにはどのようなケアが必要なのか？」とララ・ジェイ氏は言う。「疑問は尽きませんでした。時間の経過とともに何が変化するかを待つほどの時間はなかったのです。」

答えを必死に探していたクリーブランド クリニックはアルゴリズムに頼り、17 人の専門家を集めて電子健康記録から収集したデータを定義し、人工知能を使用して予測治療モデルを構築しました。同クリニックは2週間かけて、年齢、人種、性別、社会経済的地位、ワクチン接種歴、現在服用している薬など1万2000人の患者のデータを基に、新型コロナウイルスの検査で陽性反応が出るかどうかを予測するアルゴリズムを作成した。医師たちはパンデミックの初期にこの検査モデルを使用して、当時は非常に高額だったコロナウイルスの検査を受ける必要があるかどうかを患者にアドバイスしていた。

過去1年間で、同クリニックは人工知能を使用した32件以上の論文を発表した。 ララオ・ジェイ氏とその同僚は、コロナウイルス感染者のうち入院が必要になる可能性が高い人を特定し、病院の収容能力計画に役立てるためのモデルを作成した。 彼らはまた、集中治療室入院のリスクがある患者を医師が特定し、リスクの高い患者を優先するのに役立つ別のモデルも構築しました。 患者が監視のために帰宅すると、クリニックのソフトウェアが、治療のために病院に戻る必要がある患者にフラグを立てます。

データをふるいにかけるモデルは、介護者が最もリスクの高い患者に焦点を当て、患者の回復に対する脅威をトリアージし、ベッドや人工呼吸器などの設備の需要の急増を予測するのに役立ちます。しかし、確認された症例数が増加するにつれて、モデルの構築に使用されたデータセットが十分で偏りがないかどうか疑問視する声も出始めている。

マンハッタンのマウントサイナイ病院では、ハッソ・プラットナー・デジタルヘルス研究所とマウントサイナイ臨床情報センターの遺伝学者ベン・グリックスバーグ氏と腎臓専門医ギリッシュ・ナドカルニ氏が、クリーブランド・クリニックの医師たちと同じ質問をした。 「これはまったく新しい病気であり、治療法もなければテンプレートもない」とナカニ氏は言う。 「より多くのことを知るためには、さまざまなソースからデータを迅速に集約する必要があります。」

北米を襲った新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、昨年春にマウントサイナイ病院に患者が殺到したため、研究者らは入院後3日、5日、7日で患者が重篤な状態になるリスクを評価するデータを活用し、患者のニーズを予測した。ベン・グリックスバーグ氏とジャイルズ・ナドカルニ氏の研究によると、これらのモデルはリスクの高い患者を特定し、健康記録のどの情報が転帰の予測に役立つかを明らかにした。 「我々は、機械学習をコロナ分析に利用する方法を解明し、臨床的に関連する事象を100％の信頼性で予測できると主張しているわけではない」とベン・グリックスバーグ氏は述べた。 「機械学習はパズル全体のうちの1ピースです」とナドカルニ氏は付け加えた。

新型コロナウイルス感染症の場合、AIアプリケーションは幅広い問題をカバーしており、臨床医が治療の決定を下すのを支援するだけでなく、リソースの割り当て方法を導くこともできます。 たとえば、NYU Langone Health は、どの患者をより低いレベルのケアに移すか、または回復のために自宅に戻るかを予測する AI プログラムを作成しました。

バージニア大学医療センターの研究者らは、挿管につながる「呼吸不全」を医師が検出するのを支援するソフトウェアを開発している。新型コロナウイルス感染症のパンデミックが発生した際、彼らはソフトウェアを新型コロナウイルス感染症専用に変更しました。 CoMETと呼ばれるこのソフトウェアは、心電図、臨床検査結果、バイタルサインなどの情報を統合し、モニタリング結果を液晶画面に映し出す。患者の予想されるリスクが増すにつれて画面は大きくなり、色が変わり、介護者に視覚的な警告を与える。このソフトウェアはバージニア大学病院で使用されており、他の病院にもライセンス供与されています。このソフトウェアを開発した研究者の一人、ジェシカ・ケイム・マルパス氏は、ソフトウェアの機能を医師や看護師、その他の介護士が使いやすいものに変えることが重要だと語った。 「臨床医は毎時間、時には毎分決断を下します」と彼女は言う。「このアルゴリズムはより実用的であり、人間がより良い決断を下せるよう支援することに重点を置くべきです。」

ジョンズ・ホプキンス大学では、生体医学技術者と心臓の専門家が、新型コロナウイルス感染症の入院患者が心停止や血栓を起こす前に医師に警告できるアルゴリズムを開発した。

人工知能は大いに役立つように思えますが、反対意見も多くあります。

スタンフォード大学の研究者らは、アメリカ医療情報学会誌の記事の中で、この小さなデータサンプルは患者集団全体を代表するものではないと述べている。 AI は今回の危機に際して治療の決定を導くのに役立つが、医療システムは人工呼吸器や集中治療室のベッドなどのリソースを割り当てる際に AI (客観的に見えて実際はそうではない) に過度に依存している。これらのツールは偏ったデータに基づいて構築されており、偏った医療システムを反映しているため、人種や性別などのデリケートな属性が明示的に除外されている場合でも、それ自体が偏りのリスクが高い。

マウント・サイナイのグリックスバーグ氏とナドカルニ氏は偏見の問題の重要性を認めている。たとえば、社会経済的地位は健康に関連するほぼすべてのことにおいて大きな役割を果たしていますが、これらの要因はデータでは正確に把握されておらず、入手もできません。システムを混乱させることなく、これらのモデルを公正かつ効果的に実践に組み込む方法を決定するには、まだ多くの作業が必要です。彼らの最新モデルは、患者のプライバシーを保護しながら、5つの病院の複数のサーバー上の電子医療記録を調べることで、COVID-19患者の状態を予測します。 研究者らは、このモデルの方が予測精度が高いことを発見し、医師らは患者の転帰を予測する上でこの新しいモデルが「非常に貴重」であると述べた。

ララオ・ジェイ氏は、クリーブランド・クリニックのデータベースには現在16万人以上の患者が登録されており、モデルを検証するために患者1人あたり400以上のデータポイントがあると述べた。 しかし、ウイルスは変異しており、アルゴリズムは最善の治療モデルを追求し続ける必要がある。 「問題はデータが十分でないということではなく、臨床的価値を維持するために、これらのモデルを使用してデータを継続的に再分析、更新、再検討する必要があることです。」