Service社とEHR(電子医療記録)を開発するCerner社が共同で大規模なコホート研究を行い、機械学習を用いてうっ血性心不全の発症を15ヶ月も前に予測することに成功しました。従来のロジスティック回帰、ランダムフォレスト、多層などのディープラーニングベースのモデルと比較して、RNNの一種であるLSTMベースのモデルが一番正確に予測できたとのこと。ONSETそもそもうっ血性心不全ってなに?うっ血性心不全とは、心臓が機能障害を起こし血液が適切に循環しなくなってしまう病で、米国では、毎年約100万もの症例が報告されています。実はこれによって米国では300億円以上の経済的損失が生まれています。全米心臓病学会では、うっ血性心不全は突発的に発症するものではなく、徐々に発症に近づく進行性の病だと結論づけており、糖尿病や高血圧、メタボリックシンドロームなどの生活習慣病を抱えている場合、うっ血性心不全ステージAとしてうっ血性心不全が進行していると定義しています。左心室肥大や左心室の排血量が少なくなっているという形質的異常がある際には、よりうっ血性心不全のリスクが高まっているとしてうっ血性心不全ステージBとして定義しています。これらのステージを見分けるためには高価な心エコーなどの検査が必要であり、多くの人のステージA,Bを見分けることは現実的には困難です。現在ステージBなどのよりリスクの大きい患者から一人一人に積極的な治療を行うことが出来ればうっ血性心不全の発症率やこれによる死亡率を下げることができます。前述のような理由から現在ではグループとしてしか対応せざるを得ず、うっ血性心不全を取り巻く状況は改善していません。LSTMを用いてEHRを最大限に生かす過去にも機械学習を用いて、うっ血性心不全のリスクを明らかにしようとした試みはあったようです。長期間にわたる記録(EHR)の強みを最大に活かせるアルゴリズムではありませんでした。Memory)を用いて、うっ血性心不全のステージを把握できるようにしたとのことです。従来の機械学習方式では、xを入力してyを出力する処理一回きりでのちに結果を反映して次の処理の結果が変わるということがありませんでした。いうことか?つまり、文脈が読めなかったのです。「フランスに行ってきたんだ」と発話した後に「首都がすごい綺麗だったんだよ」と発話すれば人間は『首都=パリ』だと理解できます。従来型の機械学習方式では一回一回の発話で処理が終了してしまうので、文脈を理解できず、首都と聞いてもなんのことか判別がつきません。RNNでは、x→yの処理の中間にあるアルゴリズムをループさせることによって文脈を理解できるようにする機械学習の方式で、この方法はかなり昔から提言されており、概念としては非常に優れたものとして注目されていました。RNNは当時、機械の処理が追いつかなかったりエラーが出てしまうとのことで実用段階には程遠いものとして認識されていました。このRNNを実用段階に落としてくれたアルゴリズムがLSTMです。LSTMでは、従来ただループさせてただけのRNNのループ方式にCELLという概念を持ち込むことでRNNの中間層ループを実現しました。この方式を用いたことで、継時的なデータを扱う大規模なコホート研究(ある一定の集団の動向を長期間追う形での研究)において12ヶ月の観察をもとに15ヶ月先のうっ血性心不全を予測できるようになったというのがこの論文の新規性です。未来での応用見込みこの研究は、うっ血性心不全だけでなく様々な疾患にこのシステムが転用可能なことも指し示しています。脳卒中や腎不全などにも転用ができるでしょう。言えば、この研究は直接的に健康を守る事だけでなくEHRの重要性も指し示しています。このような機械学習のメリットを最大限享受するには、EHRの整ったデータセットが必要不可欠なのですが、今後、EHRなどの大量のデータが整然と整理された状態で入手できれば、より機械学習やディープラーニングと言われる分野の技術の発展が期待できます。これからの社会では、AIの開発と共にデータベースを整理して作れる社会システムの準備も重要になるのではないでしょうか。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。月間GANの発展の歴史を振り返る!GANの包括的なサーベイ...レンダリングを応用した画像セグメンテーション「Poin...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...機械学習のためのデータ収集に新たな希望!?半教師学習の...教師あり学習の精度を超えた!?相互情報量の最大化による...たった2行で画像認識モデルの精度向上!?新しいData...「PEGASUS」文章要約に特化した自然言語処理モデル...パラメータ数を激減させる新しい畳み込み「MixConv...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...深層学習×マルチモーダル。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。