AIはスペインの流行において重要な役割を果たし、新規感染者の死亡率を半減させた。

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スペインは、感染者数が170万人を超え、欧州で新型コロナウイルスのパンデミックによる被害が最も大きい国の一つとなっている。過去数カ月間にCOVID-19パンデミックの第二波が国内を襲ったにもかかわらず、バルセロナの病院は人工知能を活用してCOVID-19患者の死亡率を半減させることに成功した。

報道によると、カタルーニャの病院は、COVID-19患者がいつ重症化するかを予測し、最悪の結果を避けるために患者に合わせた治療計画を策定できる機械学習ツールを開発したという。

「重篤な患者が1人だけなら集中治療を施すことができます。しかし、重篤な患者が700人いる場合は、このようなツールが必要になります」と、このツールの開発を主導した感染症専門医でIDIBAPSの研究者、キャロル・ガルシア・ビダル氏は語った。

COVID-19パンデミック以前から、病院は変数データを分析可能な形式に変換するソフトウェアの開発に取り組んでいた。そこで病院は3月にCOVID-19患者の受け入れを開始した際、このシステムを利用して2,000人の患者から得た3兆個の構造化された匿名データを分析し始めた。

病院の目標は、ツールをトレーニングしてパターンを認識し、各患者に最も効果的な治療法とその治療をいつ行うべきかを見つけられるようにすることです。

この研究を通じて、ガルシア・ビダル氏と彼女のチームは、ウイルスが人によって異なる形で感染することを発見した。 「患者の中には炎症の症状がある人もいれば、凝固障害の症状がある人もいれば、重複感染の症状がある人もいます」とガルシア・ビダル氏は ZDNet に語った。患者の種類ごとに必要な薬は異なるため、個別化された治療が必要だ。

EIT Healthからの資金提供により、AIシステムは医師のコンピューターにリアルタイムで表示できるダッシュボードに開発され、今では医師が日常的に使用するツールとなっている。疫学者の監督の下、このツールは患者を分類し、より個別化された治療を提供するのに役立つ可能性がある。

「これまで誰もこんなことをしたことはありません」とガルシア・ビダル氏は言う。研究者らは最近、このシステムに 2 つのモードを追加した。1 つは患者の状態が安定し退院してベッドを空ける場合、もう 1 つは患者が死亡する可能性が高い場合である。予測精度は90%にも達します。 「こうした機能は、経験の浅い医師や、婦人科医や外傷専門医など、COVID-19とは関係のない専門分野の医師にとって非常に役立つ」と彼女は語った。他の多くの国と同様に、COVID-19流行の第一波の際には、あらゆる専門分野の医師がこれらの患者の治療を求められていた。

ガルシア・ビダル氏によると、このシステムは、カタルーニャの病院で集中治療室の患者数が増加している現在のCOVID-19パンデミックの第二波の際にも使用されているという。このツールを他の病院でも利用できるようにする計画だ。

同時に、バルセロナ・スーパーコンピューティング・センター（BSC）は、3月のCOVID-19パンデミック中に病院の診療所で治療された3,000件の医療事例のデータも分析している。

目的は、共通パターンを探し、症状の進行を予測するディープラーニングニューラルネットワークに基づくモデルを開発することです。このようにして、患者に人工呼吸器が必要かどうか、または直接集中治療室に送るべきかどうかを判断できます。

BSCの研究員マルタ・ビジェガス氏は、年齢、性別、バイタルサイン、服用している薬など一部のデータは構造化されているが、他のデータは構造化されていないと説明した。退院報告書や放射線検査報告書など、自然言語で書かれたテキストです。

スーパーコンピューティングにより、これらのレポートから重要な情報を抽出し、ニューラル ネットワーク ベースのモデルをトレーニングして、個々の既往歴に基づいて病気の進行や治療に対する患者の反応を予測するためのコンピューティング能力と機能が向上します。

自然言語処理に基づいたこの方法は現在、マドリードの病院でもテストされている。