1秒を争う医療の現場

入院患者の容体が急変して悪化する事は、稀ではない。

機械学習アルゴリズムによる連続した医療電子記録の調査は、リアルタイムでの患者の容体について警告することで、医療者に先を見越した処置を可能とした。

この研究は、技術の進展を説明するものであり、7月5日のJournal of Médical Internet Researchに掲載されている。

著者のスタンフォード大学ブルース・シェファン・リー博士と研究者らは、マサチューセッツの急性疾患治療室へ運ばれた54,000人以上の患者のEMRデータを解析した。

研究者は、異なる機械学習方法を、病院内での死亡率の測定に最も適した樹木モデルとランダムフォレストと言う機械学習の分類モデルを採用し、調査し比較した。

このモデルのアルゴリズムをリアルタイムの警告システムとして有効化し、彼らは最も高いリスクの13.3%の死亡率の正確な警告を、最短でも患者の実際の死亡の40.8時間前に計測する方法を発見した。

緊急治療室での機械学習の活躍

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