拓海先生、最近また若手から『病院で使えるAI』の話を聞くのですが、正直何ができるのかよくわからないのです。今回の論文はどんなことを示しているのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、来院時に得られる情報を元に、患者さんの今後の容体を短期的に予測し、重症化の可能性を事前に評価する手法を示していますよ。大丈夫、一緒に分かりやすくしますね。
来院時のデータだけで将来の重症度まで分かるのですか。それだと設備や人の配置が変えられそうで興味はありますが、本当に現場で使えるものなのでしょうか。
まず要点を3つでまとめますよ。1) 来院時の観測値を出発点に未来のバイタルや検査値を予測する、2) その予測結果を使って短期の重症化リスクを分類する、3) 予測と分類の組み合わせが、直接分類するよりも精度が高かった、です。
ほう。ではどんな手法を組み合わせているのですか。専門用語が多いとついていけないので噛み砕いてください。
専門用語は後で整理しますが、例えるなら最初に『時間の流れを予測する地図』を作り、それを使って『先に起きる危険を知らせるアラーム』を鳴らすイメージです。地図が精度良く未来を描ければ、アラームも正確になるんですよ。
これって要するに未来の容体を予測して、重症化リスクを事前に把握するということ？それで現場の人員やベッド配分に生かせるわけですか。
はい、その理解で合っていますよ。重要なのは『いつ』『どのくらい』重症化する可能性があるかを短期予測する点です。そうすれば投資対効果の高い対応が取りやすくなります。
実務としてはデータの欠損や測定間隔のバラつきが問題ではないですか。うちの現場データもバラバラでそのままは使えません。
良い指摘です。論文では、時間的なばらつきや途中欠測を前提にできるDynamic Bayesian Networks (DBN) ダイナミックベイジアンネットワークを使って未来の値を補完・予測しています。DBNは過去の状態から次の状態を順に推定するので、測定間隔の違いに強いのです。
では、DBNで未来の値を作ってから分類するとのことですが、分類そのものはどうするのですか。単純な線引きですか、それとも複雑な仕組みですか。
分類はNeural Networks (NN) ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用いて行っています。ここが肝で、予測した時間系列を入力として与えることで、単に到着時点のデータだけで分類する場合よりも、より正確に短期の重症化を見積もれたのです。
なるほど分かりました。最後に、現場に導入するときに私が聞くべき重要な点を3つで教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。聞くべきは、1) 入力データの項目と更新頻度は現場で安定しているか、2) 予測が誤った場合の業務フローは設計されているか、3) 投資対効果を測る指標が明確か、の3点です。
分かりました、ありがとうございます。私のほうで現場に確認してから、また相談させてください。要点は私の言葉で言うと、来院時のデータを起点に未来の値を予測し、その結果を使って短期的な重症化をより正確に判定できる、ということですね。
