ＡＩで肺炎の経過予測【富士フイルム】
名古屋大学医学部附属病院と共同開発
富士フイルム（社長＝後藤禎一氏、東京都港区）と名古屋大学医学部附属病院（メディカルＩＴセンター長＝白鳥義宗氏、愛知県名古屋市）は、院内のさまざまな部門システムで管理している診療データを基に、ＡＩ技術を用いて肺炎入院患者の経過を高精度に予測する技術を共同開発した。
共同開発では院内のさまざまな医療データを一元的に管理できる富士フイルムの医療機関向け総合診療支援プラットフォームのデータベースを基に、ＡＩ技術を用いて肺炎入院患者に対する経過予測を高精度に行う技術を開発した。
電子カルテや放射線部門情報管理システム、検体検査システムなどさまざまな部門システムから総合診療支援プラットフォームに集約された医師記録、看護記録、患者背景情報、入院診療計画、放射線検査報告、臨床検査結果、処置情報、食事情報――などの情報を、既往歴など入院前の情報も含めて幅広く活用し、患者一人ひとりの状況に応じた経過予測を行う。
開発した経過予測技術を活用し、肺炎入院患者の経過をこれまで以上に高精度に予測することで、患者一人ひとりの状況に応じた診療計画の策定や、限られた医療リソースの適切な配分を支援できる可能性がある。富士フイルムでは今後、同技術を実用化することで、個別化医療の推進と病院経営の効率化を支援していく。
肺炎は呼吸器専門医や感染症専門医のみならず、多くの臨床医が診療に携わる可能性が高い急性期疾患で、日本人の死亡原因第５位となっている。
肺炎の診療現場では入院治療の必要性の確認や、入院患者の経過を予測するために、これまで肺炎の重症度評価手法として作成されたＡ―ＤＲＯＰスコアが用いられてきた。しかし、本来、Ａ―ＤＲＯＰスコアは入院時点での患者の重症度を評価するための手法のため、評価に用いるデータは年齢や血圧など５つの項目に限られることから、入院後の経過を予測するにはその精度が課題になっていた。