AIがコロナ感染者が死亡する可能性を高精度で予測する

コペンハーゲン大学の新しい研究によると、患者データを使用して、人工知能は、COVID-19で死亡するかどうかの90％の正確な評価を行うことができる。体格指数（BMI）、性別、高血圧は、最も重く加重された要因の一つである。

吉田拓史 13 2月 2021

コペンハーゲン大学の新しい研究によると、患者データを使用して、人工知能は、COVID-19で死亡するかどうかの90％の正確な評価を行うことができる。体格指数（BMI）、性別、高血圧は、最も重く加重された要因の一つである。この研究は、病院で呼吸器を必要とする患者の数を予測し、誰が最初に予防接種を受けるべきかを決定するために使用することができる。

人工知能は誰がコロナウイルスで死ぬ可能性が高いかを予測することができる。そうすることで、現在デンマーク全土で投与されている貴重なワクチンの最前線に立つべき人を決定するのにも役立つ。

この結果は、コペンハーゲン大学コンピュータサイエンス学部の研究者によって新たに発表された研究から得られたものである。COVIDパンデミックの第一波以来、研究者たちは、病歴と健康データに基づいて、COVID-19の影響を受けた人々がどれだけ悪い影響を受けるかを予測できるコンピュータモデルの開発に取り組んできた。

デンマーク首都圏とニュージーランド地域の患者データを基に、人工知能が最大90％の確実性で、まだ感染していない人がCOVID-19で死亡するか、不運にも感染した場合にCOVID-19で死亡するかを判断できることを実証している。COVID-19で入院すると、コンピュータは80％の精度で人工呼吸器が必要かどうかを予測することができる。

研究者たちは、デンマークのCOVID-19患者3,944人の健康データをコンピュータプログラムに入力した。これにより、患者の既往症とCOVID-19との戦いの両方のパターンと相関関係を認識するようにコンピュータを訓練した。

コペンハーゲン大のチームが導き出した結果は、年齢とBMIがCOVID-19の影響をどの程度受けるかの最も決定的なパラメータであることを示している。しかし、男性であったり、高血圧や神経疾患を持っていたりすると、死亡したり、人工呼吸器を使用することになる可能性が高くなる。

この研究によると、COVID-19に感染した患者が人工呼吸器を使用して死亡するかどうかに最も影響を与える疾患や健康要因は、優先順位の高いものから順に記載されている。BMI、年齢、高血圧、男性であること、神経疾患、COPD、喘息、糖尿病、心臓病だ。

これらのパラメータのうち1つ以上に問題がある人は、感染して人工呼吸器を使用することになるリスクを避けるために、ワクチンの順番を上げることが理にかなっていることがわかった。遠くに高血圧の高齢者が最もリスクが高い事が判明した。

研究者たちは現在、デンマークの首都圏行政府と協力して、この新鮮な成果を実際に活用しようとしている。コンピュータは決して医師の評価に代わるものではないが、医師や病院が一度に多くのCOVID-19感染患者を診察し、継続的な優先順位を設定するのに役立つ。

ただし、地域の健康データをコンピューターに利用可能にし、その後感染者のリスクを計算するための技術的な作業はまだ保留されているという。

Photo by Mufid Majnun on Unsplash

参考文献

Espen Jimenez-Solem, Tonny S. Petersen, Casper Hansen, Christian Hansen, Christina Lioma, Christian Igel, Wouter Boomsma, Oswin Krause, Stephan Lorenzen, Raghavendra Selvan, Janne Petersen, Martin Erik Nyeland, Mikkel Zöllner Ankarfeldt, Gert Mehl Virenfeldt, Matilde Winther-Jensen, Allan Linneberg, Mostafa Mehdipour Ghazi, Nicki Detlefsen, Andreas David Lauritzen, Abraham George Smith, Marleen de Bruijne, Bulat Ibragimov, Jens Petersen, Martin Lillholm, Jon Middleton, Stine Hasling Mogensen, Hans-Christian Thorsen-Meyer, Anders Perner, Marie Helleberg, Benjamin Skov Kaas-Hansen, Mikkel Bonde, Alexander Bonde, Akshay Pai, Mads Nielsen, Martin Sillesen. Developing and validating COVID-19 adverse outcome risk prediction models from a bi-national European cohort of 5594 patients. Scientific Reports, 2021; 11 (1) DOI: 10.1038/s41598-021-81844-x

Special thanks to supporters !

Shogo Otani, 林祐輔, 鈴木卓也, Mayumi Nakamura, Kinoco, Masatoshi Yokota, Yohei Onishi, Tomochika Hara, 秋元善次, Satoshi Takeda, Ken Manabe, Yasuhiro Hatabe, 4383, lostworld, ogawaa1218, txpyr12, shimon8470, tokyo_h, kkawakami, nakamatchy, wslash, TS, ikebukurou, 太郎.