過去の膨大なデータを組み込んだ "ディープラーニング（深層学習)" 方式のＡＩは、「ＡＩ医療」として、医療各分野で応用され進展している。
今回注目する下記引用サイト記事 ： 糖尿病の合併症、ＡＩで予測 藤田保健衛生大など／中日新聞／2017.09.20 - 18:15 は、 ＜人間では処理しきれない膨大なデータを人工知能（ＡＩ）を使って分析し、糖尿病の合併症の一つ「腎症」の発症などを予測するシステムを、藤田保健衛生大（愛知県豊明市）と日本ＩＢＭ、第一生命保険が共同開発した。医療分野でもＡＩの活用は進んでいるが、同大によると、日本人の生活習慣病に関する予測システムは初めてという。糖尿病の治療や診断はもちろん、今後の「ＡＩ医療」の進展にも期待が高まる＞ と報じている。
＜......糖尿病は国内で３００万人の患者がいる代表的な生活習慣病で、悪化すると腎臓の機能が低下する腎症や、網膜症、脳梗塞といった重い合併症を引き起こすリスクがある。 同研究では、藤田保健衛生大病院が、糖尿病患者６万４千人と、それ以外の患者６万８千人の電子カルテのデータを匿名化して提供。合併症のうち「糖尿病性腎症」に着目し、日本ＩＢＭのＡＩシステム「Ｗａｔｓｏｎ」（ワトソン）が、人間の脳の神経回路をモデルにしたディープラーニング（深層学習）によって解析した。 腎機能を示す検査データ「ｅＧＦＲ」値や血糖値はもちろん、因果関係が薄いとされがちな検査データも含め２４項目の数値を分析。時間経過による変化や既往症の有無も踏まえた。その結果、現時点では腎症の予兆がない初期の糖尿病患者でも、近い将来の見通しとして１８０日後に発症するかどうか、高い精度で予測することができるようになったという。 「ワトソン」は数値化されたデータだけでなく、電子カルテに記載された医療スタッフと患者とのやりとりなども解読できる。スタッフが患者の治療への取り組みを「褒めた」場合、患者の血糖値の改善傾向が強まることも分かり、心理面での治療支援にも活用できる可能性が出てきた。 開発に関わった藤田保健衛生大の鈴木敦詞教授は「診断はあくまで医師が行うものだが、ＡＩの判断を参考にすることで診断技術の向上や、指導方法の改善につなげたい」と話していた＞ とある。
糖尿病の合併症、ＡＩで予測 藤田保健衛生大など／中日新聞／2017.09.20 - 18:15
人間では処理しきれない膨大なデータを人工知能（ＡＩ）を使って分析し、糖尿病の合併症の一つ「腎症」の発症などを予測するシステムを、藤田保健衛生大（愛知県豊明市）と日本ＩＢＭ、第一生命保険が共同開発した。医療分野でもＡＩの活用は進んでいるが、同大によると、日本人の生活習慣病に関する予測システムは初めてという。糖尿病の治療や診断はもちろん、今後の「ＡＩ医療」の進展にも期待が高まる。
糖尿病は国内で３００万人の患者がいる代表的な生活習慣病で、悪化すると腎臓の機能が低下する腎症や、網膜症、脳梗塞といった重い合併症を引き起こすリスクがある。
共同研究では、藤田保健衛生大病院が、糖尿病患者６万４千人と、それ以外の患者６万８千人の電子カルテのデータを匿名化して提供。合併症のうち「糖尿病性腎症」に着目し、日本ＩＢＭのＡＩシステム「Ｗａｔｓｏｎ」（ワトソン）が、人間の脳の神経回路をモデルにしたディープラーニング（深層学習）によって解析した。
腎機能を示す検査データ「ｅＧＦＲ」値や血糖値はもちろん、因果関係が薄いとされがちな検査データも含め２４項目の数値を分析。時間経過による変化や既往症の有無も踏まえた。その結果、現時点では腎症の予兆がない初期の糖尿病患者でも、近い将来の見通しとして１８０日後に発症するかどうか、高い精度で予測することができるようになったという。
「ワトソン」は数値化されたデータだけでなく、電子カルテに記載された医療スタッフと患者とのやりとりなども解読できる。スタッフが患者の治療への取り組みを「褒めた」場合、患者の血糖値の改善傾向が強まることも分かり、心理面での治療支援にも活用できる可能性が出てきた。
開発に関わった藤田保健衛生大の鈴木敦詞教授は「診断はあくまで医師が行うものだが、ＡＩの判断を参考にすることで診断技術の向上や、指導方法の改善につなげたい」と話していた。
上記記事での、＜糖尿病の合併症の一つ「腎症」の発症などを予測するシステム＞ は、当該患者自身の治療にとって価値があるとともに、"生命保険" 会社が当システム開発に加わっていることからも窺がえるとおり、相応の精度ある客観性の水準で "患者のリスキーさ" が推測されるもののようである...... (2017.09.22）
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