Googleが患者の医療データ460億件でトレーニングした人工知能(AI)が、医療に関する経過予測の分野で有望のようだ。 Google Brainとスタンフォード大学の研究チームによる、ビッグデータと深層学習(ディープラーニング)の手法を使った入院患者の経過予測に関する論文が最近、「Nature」に掲載された。 研究チームは、アルゴリズムを使って医療の主要な経過を予測した。具体的には死亡、再入院(ケアの質の測定のため)、入院期間(リソースの利用を測定するため)、患者の診断(臨床医による患者の問題の理解を確認するため)などだ。 研究チームは、予測用の統計モデルを構築するにあたり、患者の情報の大半を分析から除外する方法とは異なり、臨床のメモを含む患者の健康記録すべての「表現」を検討するアプローチを採用した。 分析モデルを作る取り組みは80%がデータのクリーニングだとされており、そのようなデータ