analytica2020年10月22日ShareFacebookTwitterEmailPrintイタリアの研究チームは、ルーチン検査の範疇である一般血液検査項目からCOVID-19の陽性者を識別する機械学習モデルを構築し、その性能評価を含めて研究成果を取りまとめた。ヘルスサイエンス領域のプレプリントサーバーであるmedRxivに公表されたチームの研究論文によると、2020年2月から5月にかけてサンラファエル病院に入院した1,624人の患者データベースからアルゴリズムを構築したという。同患者群からは52%にCOVID-19陽性が確認されており、全血球計算や生化学を含む一般血液検査項目から、陽性者を識別するアルゴリズムを導いた。他病院の約100例の患者に対して妥当性検証試験を行ったところ、AUC0.75-0.78と比較的良好な識別精度を有することが確認された。現在COVID-19の検出においてはPCR検査がゴールドスタンダードとして取り扱われるが、長いターンアラウンドタイムや試薬の潜在的な不足、看過できない偽陰性率などが問題となってきた。研究チームは、当該手法を「迅速かつ費用対効果の高い方法」としており、PCR検査の補助的検査としての有用性を強調する。発展途上国など、リソースの不足する地域においては代替検査となる可能性にも言及し、今後の研究継続を明らかにする。Bitscopic社による先行類似研究も過去に紹介しているので参照いただきたい。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。