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最終更新日：2019/10/31

機械学習でなにができるだろう。

「困っている人を助けたい」そんな思いを追求している学者たちがいる。

彼らは機械学習がトリアージを助けることを望む。
特に、発展途上国で。
なぜならそこでは、避けがたく脳のダメージを負う方が多いから。

トリアージとは：
災害や事故などで同時発生した大量の負傷者を治療する際、負傷者に治療の優先順位を設定する作業。限られた医療資源で最大限の救命効果をもたらそうとするもの。

とすれば外傷性脳損傷（TBI）を定量的に測る必要がある。

外傷性脳損傷（TBI）とは：
転落や交通事故などで頭部に外から強い力が加わり、頭の皮膚や頭蓋骨、脳に生じる損傷の総称を「頭部外傷」という。このうち、加わった外力によって脳の組織が破壊された状態が「外傷性脳損傷」である。

外傷性脳損傷（TBI）の程度を識別するためのアルゴリズム、かつてそんなものはなかった。

だが今回発表された内容によると、デューク（アメリカ・ノースカロライナ州）とタンザニアの研究者が、それを開発したという。

9つもの異なる機械学習モデルを、3138人のタンザニア人TBI患者の登録データに協力してもらいテストした。

結果、客観的なテスト結果として「最高」ランクが出た。

・診断技術へのアクセスが限られていること
・高度な技術を提供しているプロバイダーも大量の患者に手が足りないこと
これらが低所得国および中所得国での転帰不良の一因となっていた。

だが、今回開発されたアルゴリズムは、限られたリソースから高精度な予測結果を出す。

途上国では、そんなAIが人々の身を助け始める。

原文

https://www.aiin.healthcare/topics/connected-care/tanzania-traumatic-brain-injury-machine-learning

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