UCLA、AIトレーニング用のパブリックアクセス手術成績データベースをリリース

2024 年 1 月 23 日 – カリフォルニア大学ロサンゼルス校 (UCLA) とカリフォルニア大学アーバイン校 (UCI) の研究者は、 発展した 医学研究コミュニティが新しい人工知能 (AI) アルゴリズムを構築し、患者の転帰を改善するのに役立つ、手術転帰データのリポジトリ。

医療情報学手術室バイタルおよびイベント リポジトリ (MOVER) として知られるこのデータベースは、電子健康記録 (EHR) と忠実度の高い生理学的波形、つまり患者の生理機能をリアルタイムまたは分ごとに測定するモニターからのデータで構成されています。医療処置中 – 83,500 件の手術を受けた約 59,000 人の患者から。

具体的には、リポジトリには、処置の種類を含む各患者の病歴および手術歴に関する情報が含まれています。 手術中に使用される薬、ライン、またはドレーン。 そして術後の合併症。 これらのデータには、AI モデルに組み込むと役立つ可能性がある患者の転帰に関する洞察が含まれている可能性があります。

「この情報は、医師と医療チームが急性期医療現場で臨床上の意思決定を行うために使用する真の情報です」と、カリフォルニア大学ロサンゼルス校デビッド・ゲフィン医学部教授で麻酔学および周術期医学の教授であるマキシム・キャネソン医学博士は説明しました。プレスリリースで。 「これまでは、研究者が生理学的波形を含む非常に大量のデータにアクセスできる単一のリポジトリはありませんでした。」

このリポジトリは 2012 年から進行中であり、研究チームは、このプロジェクトが周術期外科研究におけるギャップを埋めるために行われたことを強調しました。 研究者らは、手術結果を含む既存の公的に利用可能なデータベースは限られていると指摘した。

“私たちは期待する [MOVER] 研究コミュニティが新しいアルゴリズムや新しい予測ツールを開発し、基本的に世界的に外科患者のケアを改善できるよう支援することです」とカンネソン氏は述べた。 「このような外科データベースがリリースされたのは初めてです。 非常に広範囲にわたる手術です。」

研究チームは今後、データ使用契約（DUA）に署名した研究者が利用できるデータセットを共有することを目指している。 さらに、UCLA は国立衛生研究所 (NIH) の「Bridge to AI」イニシアチブの一部であり、この取り組みの下で、より大規模なリポジトリを作成するために MOVER データがさまざまな機関間で標準化されます。

研究チームはまた、プライバシーと透明性がリポジトリの開発と成長にとって重要な考慮事項であることを強調しました。

「患者のプライバシーは MOVER の開発の最前線にありました」と Cannesson 氏は述べました。 「多くの匿名化が行われています…患者の身元も、手術日もありません。 90歳以上の患者さんは年齢不詳。 そのため、患者の身元を特定できないようにするために、多くの匿名化が行われてきました。」

「最終的な目標は、近い将来に起こること、特に外科現場向けの人工知能ベースのモデルの開発に対する臨床医と患者の信頼を高めることです」とキャネソン氏は続けた。

この研究は、周術期ケアにおける AI を推進するための取り組みの 1 つにすぎません。

ある8月に インタビュー と HealthITA分析メイヨークリニックの専門家は、医療システムが臓器移植の分野、特に移植の必要性の予防、ドナーマッチングの改善、利用可能な臓器の数の増加、臓器拒絶反応の防止の分野で革新的なAIツールの開発にどのように取り組んでいるかを共有した。 、移植後のケアを進めます。