conversations)」は、がんを含む「深刻な疾患」に関する患者と医療者の話し合いを指し、患者の生活の質向上と、終末期における過剰な医療を減らすことが期待される。米ペンシルベニア大学の研究チームは、機械学習アルゴリズムを用いて6ヶ月以内の死亡リスクが高い患者を特定し、医療者にリマインダーを配信することで、SICsのより良い実践につながるかを検証している。Oncologyに発表された同研究は、がん治療を受けた20,506名の患者を対象に、電子カルテへの機械学習アルゴリズム適用により、6ヶ月死亡リスクの高い患者を特定した。臨床医に対しては、行動変容のために助言や刺激を与える行動経済学の理論「ナッジ(Nudge)」に基づき、テキストによるメッセージを配信している。その内容は、1.SICs実施率および同業者実施率との比較を週刊配信、2.高リスク患者リストの週刊配信、3.高リスク患者との面会前にSICsを促すテキストメッセージ、となる。本研究により、これら介入によって死亡リスクの高い患者との対面時にSICsの実施率が3.4%から13.5%へと約4倍に増加したとしている。調査期間中に死亡した患者においては、最後の2週間における化学療法および分子標的治療の使用率が10.4%から7.5%に減少することが示された。本研究は、機械学習ベースの介入と医療者へのナッジが、がん医療提供の長期的改善につながることを示唆している。Parikh医師は、「がん患者の目標や希望についてコミュニケーションを取ることはケアの重要な部分であり、終末期の不要で望まない治療も減らすことができる」と語っている。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。