日立製作所は12月12日、心疾患の入院患者が退院後30日以内に再入院するリスクについて、高精度に予測する人工知能(AI)技術を開発したと発表した。

米国の医療機関であるPartners HealthCare(President and CEO: David Torchiana, M.D./以下、PH)と共同で、PHの有する医療データを用いた効果検証を行った結果、AIが患者の再入院リスクを予測できることを確認したという。

さらに、AIが予測したリスクに応じて、適切にPHの退院後ケアプログラムを適用した場合のシミュレーションを行った結果、従来基準に比べ2倍以上の患者の再入院を防止することを確認したという。

  • 本AIを用いた、再入院リスク予測の活用イメージ

本AI技術は、深層学習(ディープラーニング)を利用しており、PHが有する入院患者に対して行われた処置や投薬、病歴などの医療情報と、過去の医療判断要素の蓄積である医療ガイドラインの情報を学習することで、退院してから30日後に再入院するリスクを予測するもの。

このリスク予測式から、標準的な統計解析手法によって、再入院リスクと、判断要素の寄与度を算出することが可能だという。

2014年から2015年に入退院した心疾患の患者約12,000人の電子カルテに記載された治療内容や患者の容体などを用い 予測モデルの検証を行った結果、高い予測精度(AUC 約0.71)と評価され、実用上の一つの目安となる70％を上回った。この予測をCCCPに適用した結果をシミュレーションしたところ、入院中の医療費が高い順に適用患者を選ぶ従来の基準に比べて、再入院を防げる患者の数が最大2倍以上になり、患者1人あたり年間で約80万円の再入院コストを削減できる見通しが得られたという。

今後、日立とPHは、これから入退院する患者に対する効果検証や、医療従事者による評価を進め、実際の医療現場への提供をめざす。さらに、日立は今回開発したAI技術を用いて、医療向けのソリューションを提供するだけでなく、医療データを用いた予測が活用できる、健康保険事業者や製薬、救急サービスなどへの展開を行うという。