人工知能を用いて死亡率を予測する手段は、将来の変革の要因となる可能性がある 緩和医療 。 このトピックは少し病気に思えるかもしれませんが、AIは、医療提供者や医師がホスピスの状況で患者ケアの提供を大幅に改善するのを助ける可能性を秘めています。
末期の段階で正しい種類の治療を受けることは、多くの人が想定するよりも重要です。 十分な治療、または不正確な治療でさえ、患者にとって苦痛な経験を提供する可能性があり、過度の医療は、患者が不要であっても、不必要な医療法案に数十万ドルをもたらす可能性がある 保険の対象 。 状況にかかわらず、特に65歳以上の人々のために、ホスピスケアを含む適切な医療保険範囲を選択することは重要ですが、 特定の目的 これらの医療費を助けるために、AIの進歩は、患者や医師が早すぎる前に病気の診断をして、終末期の費用や治療法を準備するのに役立ちます。
ジャーナルの最近の研究 NPJデジタル医学 医師がすぐに患者ケアのタイミングと納期を改善できるようになることを示しています。 研究者はAIを使用して電子健康記録（EHR）をスキャンし、潜在的な臨床上の問題と健康リスクを検出するために患者記録に残された医師に注意を促した。 AIシステムは、医師よりも患者死亡率と最終診断をより正確かつ迅速に予測していました。 それでどうやって動くの？
患者の洞察力を深めるために
NPJの研究では、研究者は深い学習モデルに約480億データポイント（医師の患者メモ、患者の人口統計、手技、投薬、検査結果、バイタルサインを含む）を与えました。 このモデルはデータを分析し、死亡率、入院期間の延長、計画外再入院、患者の最終診断などの医療問題を90％の精度で予測しました。 伝統的な予測モデルと比較すると、深い学習モデルはより正確でスケーラブルでした。
例えば、乳がんの最終段階にある女性が、肺にすでに液体が入っている都市病院に来ました。 2人の医師が症例をレビューし、放射線検査を受けた。 病院の伝統的な予測モデルは彼女のチャートを見直し、 9.3％ 彼女は病院で死ぬ可能性があります。 新しいタイプのアルゴリズム（Googleによって作成された）は、その女性のチャート（約175,639データポイント）をレビューし、実際の19.9％で死亡リスクを推定した。 患者は数日で亡くなり、アルゴリズムモデルがより正確であることが証明されました。
伝統的な方法と比較して、深い学習モデルは10％正確でした。 以前は利用できなかったデータを調べるシステムの能力は、より正確な死亡率推定を提供するのに役立ちました。 このモデルでは、いくつかのリスク要因を調べるのではなく、PDFの深いところに埋め込まれたメモや古いグラフに書き込まれたメモなど、患者の電子健康記録（EHR）全体を調べます。 このプロセスを使用することで、将来的に医師は人命を救い、より良い患者ケアを提供することができます。
人生とお金を節約する
では、この情報をどうすればいいのですか？ 患者の死亡率をより正確に予測することで、病院や医師は治療計画の調整、患者のケアの優先順位付け、発生前の負の結果の予測に、より良い見積もりを用いることができます。 これに加えて、医療従事者は、患者データを標準化された見やすいフォーマットに操作するのに多くの時間を費やす必要はありません。
例えば、 のレポート 未来主義 ノート それ ウルトラミックス 、イングランドで開発されたAI診断システムは、医師よりも正確に心臓病を診断することができます。 同じレポートは、スタートアップのボットが オプテルムム スキャンで見つかった細胞の塊を分析することによって肺癌を診断できるAIシステムに取り組んでいます。 このボットは、医師が現時点で診断できるよりも早い時期に、1年に4,000の追加の肺がん症例を診断すると約束しています。
これらのAI診断システムは命を救うだけでなく、病院がお金を節約するのを助けることができます。 インタビューで 未来主義 Optellumのチーフ科学技術士官Timor Kadirは、AIシステムが医療費を135億ドル削減する可能性があると述べた。 英国保健研究戦略調整局事務局長であるジョン・ベル氏は、「国民保健サービスの病理サービスには約29億7000万ドルが費やされている」と付け加えた。 あなたはそれを50％減らすことができるかもしれません。
より良いケアのための死の予測
現在の研究は、 半分以下 緩和ケアを必要とする患者の8％のうち、実際にそれを受ける。 医師が患者について不正確または過度に楽観的な予後をする時があります。 スタンフォード大学医学部の研究者であるケネス・ジョン博士は、 NBCに語った 「緩和ケアが彼らの心を超えない患者の健康問題を管理することに重点を置いているだけなので、医師は紹介することはできない」と語った。
緩和ケアを必要とする患者を特定できないと、致命的な結果を招く可能性があります。 患者の健康が突然低下した場合、最終的には数週間を要して積極的な治療を受けることができます。 しかし、研究では、 80％ のアメリカ人は、病院ではなく自宅で死ぬことを好むだろう。 残念なことに、報告書によると、これらの人々の60％は急性期の病院で死亡している。
これらのケースでは、AIが重病患者であり、終末期ケアの恩恵を受ける可能性のある患者を特定するのに役立つことがあります。 これらの患者の早期発見は、早急に必要な治療を受けるのに役立ちます。 そして、最終日に患者が病院の代わりに自宅にいることを可能にするかもしれない。
AIの将来は医療の中で疑問に思うかもしれませんが、AIシステムの目的は医療業界において支援的役割を果たすことです。 これらのシステムは、医師や他のヘルスケア専門家が高品質のケアを提供し、タイムリーに緩和治療を提供するのに役立つ強力なツールとして役立ちます。
Scott Bayは、AIとInternet of Thingsをカバーする作家です。 PC Mag 、 有線 、および メンズヘルス 。