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糖尿病治療の処方最適化を行うAIによる学習モデル構築を開始-札幌医科大

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2019年02月14日 PM12:30

、富士通北陸システムズとの共同研究

札幌医科大学は2月12日、臨床情報データの人工知能()活用に向けた共同研究として、糖尿病治療における経口血糖降下薬の処方最適化に関するAIによる学習モデルの構築を2019年2月より開始すると発表した。この研究は、同大医療情報部長の大西浩文教授らの研究グループによるもの。富士通株式会社、株式会社富士通北陸システムズとの共同研究により行われる。


画像はリリースより

糖尿病の治療では、日本糖尿病学会が推奨する合併症予防の目標値であるHbA1c7.0%未満になるように、血糖値を継続的にコントロールしていく必要がある。インスリン非依存状態の場合は、経口血糖降下薬の適応となるが、患者の症状、血糖値の状態、合併症などを加味し、治療薬の選定、組み合わせ、順序、副作用などを考慮したうえで、患者個人に合わせた最適な処方を行う。

現在、複数の糖尿病治療薬があるが、1種類の治療薬でコントロール可能な人もいれば、複数の治療薬が必要な人もいるなど、個人差が大きく、個人に合った最適な治療薬の選択や、複数の薬の処方の順番といった個別化治療については、まだ確立されていない。

曲線下面積値および正解率と正例の再現率を評価

今回の研究では、札幌医科大学附属病院で経口血糖降下薬を処方されている糖尿病患者の患者情報から、処方情報、検査情報などを抽出し、作成したデータセットを入力情報とした機械学習を行い、学習モデルを作成する。なお、データセットは条件に該当する患者情報より個人情報を削除した形式で作成される。

機械学習による学習モデルを作成するためには、治療が成功しているケースを定義し、これらを学習することが必要と考えられるため、経口血糖降下薬の処方でHbAlc検査結果の改善がみられた患者を予測する分類問題に関する学習モデルを作成する。最適な学習モデルの評価項目として、曲線下面積(AUC)値および正解率(Accuracy)と正例の再現率を確認するという。

研究グループは、「本共同研究により、近い将来、人工知能が患者個人の特性をもとに、どの糖尿病治療薬を選択すると安全で血糖コントロールが良好になりやすいかの確率などを計算して提示することで、個人に適した治療薬を選択できるようになることが期待できる。さらに、電子カルテシステムと連携させ、臨床医の薬剤投与に関する効率化を実現することで、より良い医療サービスへの貢献を目指す」と、述べている。

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