医療従事者の為の最新医療ニュースや様々な情報・ツールを提供する医療総合サイト

QLifePro > 医療ニュース > テクノロジー > 入院依頼が必要な症例を高精度で分類できるAI技術の開発に成功-慶大と富士通

入院依頼が必要な症例を高精度で分類できるAI技術の開発に成功-慶大と富士通

読了時間:約 1分18秒
このエントリーをはてなブックマークに追加
2018年08月02日 PM12:15

富士通の電子カルテに蓄積された臨床データにAI技術を適用

慶應義塾大学と富士通株式会社は7月31日、診療支援のためのAI技術を開発したと発表した。この研究は、同大医学部坂口光洋記念講座(システム医学)の洪繁准教授、放射線科学(診断)の橋本正弘助教らの研究グループと富士通が共同で行ったもの。

診療支援に向けた臨床データへの人工知能()活用には、画像検査を対象とした解析では高い効果が得られることが、国内外でいくつか報告されているものの、医師による所見などの自然言語データや、データの時系列解析などについては、実用化に向けさらなる研究が必要とされている。

同大医学部と富士通は、同大学病院において2012年から導入している富士通の電子カルテに蓄積された膨大な臨床データに、AI技術を適用する共同研究を2018年1月より開始していた。この共同研究には、3つのテーマがあり、診療支援のためのAI技術はそのひとつ。

医療体制をサポート、医療安全へ応用も視野に

今回開発されたAI技術は、医師の所見などの文章形式のデータ(テキストデータ)に、自然言語処理技術を用いて前処理を施した上で機械学習を適用し、入院や手術、他科への依頼などの対応が必要な症例を分類する。放射線科医が読影した画像検査報告書に対して同技術を活用した結果、高い精度で入院依頼の必要な症例の分類に成功したという。


画像はリリースより

この技術の応用により、検査結果や検査報告書が出た時点で優先度をAIが推測し、担当医に通知する診療支援が可能となり、適切な対処を迅速に行う医療体制をサポートすることが期待されるという。また、適切な対処が行われていない患者を検出し、医療安全へ応用することも視野に入れている。

両者は、2020年までの共同研究において、今回の成果の精度をさらに高めるとともに、臨床データを時系列で解析することで、薬剤の副作用を回避する最適な服薬法を提案するシステムなどについても研究を進めていくと同時に、学習済モデルのAPI化を進めることで、電子カルテシステムとの連携を図っていくとしている。

このエントリーをはてなブックマークに追加
 

同じカテゴリーの記事 テクノロジー

  • 手動接続の腹膜透析液交換システムにカチットタイプとウイングタイプを追加-テルモ
  • ADHDの脳構造の特徴をAIで解明、遺伝子多型の影響を発見-JSTら
  • 急性膵炎の局所合併症治療専用システム「Hot AXIOSシステム」を発売-ボストン・サイエンティフィック
  • リアルタイムCGM「ガーディアン コネクトシステム」を提供開始-メドトロニック
  • aiboによる介在療法が長期療養中の小児に与える癒し効果を検証-成育センター