Kaiser Permanenteの研究者らは、危険な状態にある患者を見つけて予防薬を服用させることで、HIVウイルスの拡大を防ぐのに役立つAIによる機械学習アルゴリズムを開発した。

HIVの防止と機械学習

曝露前予防（PrEP）、永久感染の確立からHIVウイルスを減らすことができる錠剤の導入以来、HIVの予防は改善されたものの、現在のHIVリスク予防ツールの限界はその有効性に対する障壁にある。例えば、ピルはHIV予防に99％有効性がある。しかし、イメージだけが先行してしまい抵抗がある場合も多い。

そして、研究者は、北カリフォルニアのKaiser Permanenteの健康システムでPrEP候補を見つけるための機械学習モデルを開発した。

PrEPを使用していないことに加えて、HIVに感染していない成人メンバーを調べた。このモデルでは、3年以内に発生したHIV診断を予測するために81の電子健康記録を使用し、そのうち44はHIVリスクの関連するものだった。

Kaiser PermanenteサンフランシスコメディカルセンターでHIV感染患者を治療する感染症医師の上級著者Jonathan Volk医師は、声明で次のように述べている。 「私たちは、医療従事者がPrEPに対して恩恵を受ける可能性がある患者を特定することをサポートしたいと感じる。忙しい臨床診療であっても実行できるツールを開発するために、私たちが保有する電子カルテを使った」

医療をサポートする機械学習

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