MEDICINE & AI

タイトル：Explainable artificial intelligence approaches for COVID-19 prognosis prediction using clinical markers. 雑誌名：Sci Rep. 2024 Jan 20; 14(1): 1783. 概　要： COVID-19は致命的な感染症であり、世界中で数百万の死者を出しました。ワクチンが開発され、重症化を防ぐ効果が確認されていますが、高齢者や併存疾患を持つ患者は依然として重症化のリスクがあります。これらの患者を事前に特定することが重要であり、機械学習や深層学習アルゴリズムを用いて臨床および検査マーカーに基づく重症度予測が行われました。データは倫理的承認を得た上で2つのマニパル病院から収集され、重要なマーカーを選定するために複数の特徴選択アルゴリズムが使用されました。分類器は最大95%の精度を達成し、重要なマーカーとしてC反応性タンパク質、好塩基球、リンパ球、アルブミン、D-ダイマー、好中球が特定されました。このモデルは、適切な治療を提供するためにCOVID-19の重症度を予測するために様々な医療施設で展開可能です。 方　法： この研究は、倫理的承認を得た上で2つのマニパル病院から収集したCOVID-19データを用いた機械学習および深層学習アルゴリズムに基づく予測モデルの開発を行いました。複数の自然にインスパイアされた特徴選択アルゴリズムを使用して、最も重要な臨床マーカーを選定しました。分類器は最大95%のテスト精度を達成しました。 結　果： 分類器によって得られた予測は、5つの説明可能な人工知能技術（XAI）を用いて解明され、最も重要なマーカーとしてC反応性タンパク質、好塩基球、リンパ球、アルブミン、D-ダイマー、好中球が特定されました。これらのモデルは、COVID-19の重症度を事前に予測するために医療施設で展開可能です。 結　論： この研究は、COVID-19の重症度を高精度で予測するための説明可能な人工知能アプローチを示しており、医療従事者を支援し、医療インフラへの負担を軽減する可能性があります。