2023.09.12

TEDx要約:機械学習によるより良い医療

marugotoyoten

ジョンズ・ホプキンス大学の機械学習とヘルスケアの准教授であるスチ・サリアが「機械学習によるより良い医療」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

スチ・サリア

専門分野:専門領域：ビッグデータを用いた患者の結果改善
経歴:経歴：AIXVenturesの投資パートナーを務めた経験もあり、人工知能スタートアップに投資するベンチャーキャピタルファンドです。

３つの要点

要点１
敗血症は早期発見と治療が重要である
要点２
機械学習は敗血症の早期発見に役立つ
要点３
ターゲットリアルタイム早期警告システム（TRUES）は成功している

要約

Mrs.Maniの敗北の物語
52歳のMrs.Maniは、足が痛いために救急室に行きました。最初の頃、医師たちはそれが深刻ではないと思っていましたが、感染症の可能性があるかどうかを見守ることにしました。3日目になると、Mrs.Maniは肺炎の兆候を示し、抗生物質を処方されました。残念ながら、彼女の状態は悪化し、7日目には敗血症性ショックに陥りました。適切な治療を受けたにもかかわらず、手遅れであり、22日目に彼女は亡くなりました。Mrs.Maniの物語は、敗血症がどれほど危険であり、早期発見と治療が重要であるかを示しています。

敗血症の理解と予防可能性
敗血症は感染が原因で体が強い反応を起こし、臓器の機能不全や死に至る状態です。実際、敗血症は乳がんと前立腺がんを合わせたよりも多くの死因となっています。良いニュースは、敗血症は早期発見と治療によって予防できるということです。しかし、医師たちは敗血症を認識するのが難しい場合もあり、治療が遅れることがあります。ここで機械学習が役立ちます。患者の診療記録から多くの情報を見ることで、コンピュータは敗血症の小さな兆候を見つけ、医師が早期治療を開始できるようにサポートします。

ターゲットリアルタイム早期警告システム（TRUES）の紹介
ターゲットリアルタイム早期警告システム（TRUES）は、敗血症と戦うために機械学習を利用する特別なコンピュータシステムです。TRUESは、数千人の患者の診療記録からパターンや敗血症と関連するシグナルを見つけます。これらのシグナルがどのように相互作用するかを見ることで、TRUESは臓器の機能不全が始まる前に敗血症を見つけることができます。実際、TRUESは医師よりも12時間早くMrs.Maniの敗血症を発見しました。これは彼女の命を救うことができたかもしれません。TRUESは非常に成功しており、他の方法よりも60%優れています。

医療における機械学習の力
機械学習は、情報から学び、スマートな選択をすることをコンピュータに教える人工知能の一部です。周囲の状況や過去の経験から学ぶ特別なプログラムを作成することで、コンピュータは歩行や運転などの複雑なことができます。医療では、機械学習によって敗血症などの疾患を早期に発見することができます。TRUESは、医師に役立つタイムリーな情報を提供することで、患者をより良くする機械学習の一例です。この技術をより多くの人々に利用できるようにするには、優れたエンジニア、支援的な規則、良い治療を提供する医療システムが必要です。

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