高精度の治療情報抽出AIモデルを開発、医療系論文の読み込み作業の自動化に寄与 ブックマークが追加されました
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高精度の治療情報抽出AIモデルを開発、医療系論文の読み込み作業の自動化に寄与
Journal of Biomedical Informaticsに「世界最高精度」として掲載
デロイトアナリティクスは、昨年度より英国リヴァプール大学（University of Liverpool）と共同研究を開始（※1）しており、その研究グループでこの度、医療系論文から治療の情報を自動抽出するために用いることができる世界最高精度のAIモデルの開発に成功しました。
本研究成果は、2022年8月29日付で、ヘルスケア領域に対する情報技術に関する専門誌であるJournal of Biomedical Informatics誌に原著論文として掲載されました。
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医学領域においては、複数の医学研究による成果を総合的に評価するために、系統的レビューという手法が用いられます。この手法は、臨床上あるいは医療政策上の判断の根拠となるエビデンスを創出するために活用されることが多く、例えば、厚生労働省が発行する「新型コロナウイルス感染症・診療の手引き」などにおいても活用されています。一方で、系統的レビューを実施するためには大量の研究論文を目視確認する必要があり、その人的負荷の高さが課題となってきました。
そのため従来から、AI手法による系統的レビューの一部作業の自動化が試みられてきましたが、レビューにおいて最も重要な情報の一つである、各研究で用いられた「治療」の情報を抽出するためのAIモデルの精度が、実用上の観点から十分とはいえないのが実態でした。
本研究では、従来はマニュアル作業で作成されていた、治療情報抽出AIモデルの訓練データを自動的に作成するための新規アルゴリズムを考案しました。また、訓練データの中には正解ラベルの信頼性が高いものと低いものが混在していることが一般的であるところ、本研究では、AIモデルが信頼性の高い訓練データをより重要視して学習する新規アルゴリズムを考案しました。これらのアルゴリズムにより、系統的レビューへの応用において特に重要視されるモデルの評価指標である「感度」について、従来モデルと比較して約10%の改善を実現しました。
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プロフェッショナル
神津 友武／Tomotake Kozu
デロイト トーマツ リスクアドバイザリー パートナー
