スタンフォード大学のAIアルゴリズムは死を予測できる！これはホスピスにとって良いことかもしれない…

人工知能を使って患者の死期を予測するというのは、ディストピアSFシリーズ『ブラック・ミラー』のようなものだ。しかし、スタンフォード大学の研究者たちは、AIがこれを実現できれば、医師が患者とより早い段階で必要な終末期の話し合いを行うのに役立つ可能性があるため、大きなチャンスになると考えている。

研究によると、治療の惰性により、多くの医師は患者の終末期を予測する際に楽観的な見積もりを出す傾向があり、その結果、終末期の選択に関する医師と患者の間の難しい話し合いが先延ばしになっていることがわかっています。

医者が過大評価する傾向があるのも人間の性です。しかし、この慣行により、患者は比較的快適な環境で人生の旅を終えるのではなく、人生の終わりに病院に行って、不必要で高額な侵襲的な治療を受けることになる場合があります。

あるデータによれば、可能であればアメリカ人の約80%がプライベートな時間を自宅で過ごすことを好むそうです。スタンフォード大学は以前、「ディープラーニングによる終末期ケアの改善」と題する論文をarXivで発表した。調査結果によると、現実にはアメリカ人の60%が急性期病院で治療を受けながら自ら命を絶っていることがわかった。

患者の希望と終末期ケアの不一致を考慮して、スタンフォード大学の研究者らは、人工知能を使って医師が新たな入院患者をスクリーニングするのを支援するという別のアプローチをテストしている。患者の一部がホスピスケアサービスを必要とする段階に達した場合、医師は比較的早い段階で判断を下し、適時にホスピス専門医にホスピスケアの依頼を行うことができます。

「患者が集中治療室に入る前に、家族に退院の希望を伝える機会が確実に与えられるようにしたい」と、スタンフォード大学の科学研究者ケネス・ユング氏は語った。

つまり、「死を予測する」というAIアルゴリズムは少々残酷に聞こえるかもしれないが、研究者の目には、死に直面した時の人々の恥ずかしさを軽減できる可能性があるのだ。

同時に、判断や予測に AI を活用することで、従来のホスピス サービスの手順も変化しました。通常、緩和ケアの専門家は主治医からの依頼を待たなければなりませんが、今ではこのサービスを必要とする患者を正確に特定し、積極的に連絡を取ることができます。

IEEE Spectrumによると、スタンフォード大学のチームの人工知能アルゴリズムは、ディープラーニング技術と医療ビッグデータに基づいている。前者は人気の機械学習技術で、ニューラルネットワークを使用してデータをフィルタリングおよび学習します。後者には、スタンフォード病院またはルシール・パッカード小児病院が受け取った約 200 万人の成人および小児患者の電子医療記録データが含まれます。

「綿密に計画された実験研究ではなく、日常的に収集されたデータを使用して、全死因死亡率の予測モデルを構築することができます」とスタンフォード人工知能研究所のコンピューター科学研究者アナンド・アヴァティ氏は述べた。「利用可能なデータの規模も、これを可能にしています。」

トレーニング後、アルゴリズムは患者の寿命の終わりを3〜12か月前に予測できるようになります。従来の方法に従えば、医師は3か月以内に予測を下すことになるので、ホスピスサービスに使える時間はほとんど残らないことになる。

研究チームによれば、このアルゴリズムは機関審査委員会によって承認されており、その結果、この技術は人々が考えていたほど恐ろしいものではないことが示されたという。ディープラーニング モデルは、医師が患者をスクリーニングし、ホスピス ケアを受ける最適な時期を見つける上で大きな役割を果たすことができます。

研究チームはまた、パイロット試験の初期段階で、重病患者が予測された時間枠内で死亡する可能性が低い場合でも、医師が終末期について患者と話し合うことが有益であることが多いことが示されたと強調した。

さらに研究者らは、ホスピス治療チームと最前線で患者をケアする医療チームのパフォーマンスの違いや、AIアルゴリズムの予測によって患者がホスピス治療を受ける割合を高めることができるかどうかを理解するためにも実験を利用したいと考えている。