千葉大学発の医療スタートアップSmart119は10月18日、脳卒中AI予測診断アルゴリズムの研究論文がイギリスの科学雑誌「Scientific Reports」に掲載されたことを発表した。この論文は、急性期の脳卒中にAI予測アルゴリズムを確立し、有効性を実証したことを報告している。
三大疾病の1つである脳卒中は、くも膜下出血、脳梗塞、脳出血、主幹動脈閉塞などが含まれ、突発的に発病する傾向が強い。救命はもちろんのこと、片麻痺などの後遺症を抑えるためにも緊急の治療が求められる。しかし、救急隊員の判断は医療機関と共有されず、病院に到着してからの診断によって病状が特定されるのが現状だ。
そこでSmart119は、救急隊員の判断の精度を高め、専門医や設備を持つ医療機関での的確で迅速な治療を実現するために、救急隊と医療機関とで診断結果が共有できるAI予測診断を開発した。これは、容態、疾患履歴、気象状況など、患者の個別の背景条件から脳卒中の症状を診断できる。
実験では、千葉市内の医療機関と千葉市消防局の協力で、脳卒中の可能性のある救急患者約1500人の、容態、年齢、性別、気象状況のデータを収集。そのうち約1200人分（80％）のデータは機械学習の分類アルゴリズムモデルの設計に利用され、残る約300人（20％）のデータはテストに用いられた。分類アルゴリズムをテスト用300人のデータで検証した結果、評価指標AUC（Area under the curve）値で高い精度（0.980）が示された（AUCは、分類のアルゴリズムの精度を示す曲線値。閾値「0.8」を上回ることで高精度とされる）。
このアルゴリズムは、本年度中に緊急医療情報サービス「Smart119」に実装される予定とのこと。これを導入している千葉市消防局の救急車に装備されているタブレット端末アプリで利用できるようになる。
掲載した画面写真はデモ版のため、正式リリースでは変更になる場合がある
救急隊員は、患者に脳卒中の可能性がある場合に「脳卒中診断ボタン」をタップし、診断専用ページで患者の容態を選択肢に従って入力する。すると、AI予測診断で病状が確定し、受け入れ先の自動選択とともに、受け入れ要請が実施される。受け入れ先病院では、この情報を基に、救急車が到着する前に専門医の召集や緊急手術に関する準備を整えることができる。
このアルゴリズムは、他の病状への応用も期待されている。またこれは、Smart119により特許申請がなされている。
