MEDICINE & AI

タイトル：AI-Driven Diagnostic Assistance in Medical Inquiry: Reinforcement Learning Algorithm Development and Validation 雑誌名：J Med Internet Res. 2024 Aug 23; 26: e54616. 概　要： 本研究は、臨床診断のためのAI駆動の医療調査アシスタントを開発し、医師の調査論理を強化学習でシミュレーションすることを目的としています。医療診断は、患者の主訴から始まり、症状や病歴の質問、身体検査、必要な補助検査の依頼を通じて行われますが、この複雑なプロセスは従来のAI手法ではモデル化されていませんでした。76の病院から収集した電子健康記録を用いて、AIモデルの調査論理を検証しました。 方　法： 本研究は、2021年7月から11月にかけて中国深圳の76病院から収集した非識別化された外来電子健康記録を使用したコホート研究です。自然言語処理技術を用いて特徴抽出と標準化を行い、強化学習のアクター・クリティックフレームワークを用いて調査論理を探求しました。調査プロセスは、症状と病歴の質問、身体検査、補助検査の依頼、診断による調査の終了の4段階に分けられました。 結　果： 本研究では、救急科と小児科における339,020件および561,659件の診療記録を分析しました。AIモデルは、独自の調査を行った場合、救急科でAUROC 0.955、小児科でAUROC 0.943を達成しました。医師とのシミュレーション協力においては、医師の調査数をそれぞれ46%および43%削減し、AUROCは0.972および0.968でした。外部検証では、AIモデルの調査が医師と一致していることが示されました。 結　論： AI駆動の診断アシスタントは、独立した使用および医師とのシミュレーション協力において高い診断性能を示しました。この調査プロセスは医師の医療調査論理と一致しており、医療専門家の意思決定プロセスを支援する可能性があることが示されました。