新型コロナウイルスは人によって影響が異なり、軽症で済む人もいれば、重症となる人もいます。
ニューヨーク大学（NYU）によるこの研究では、アルゴリズムにより、重症化した人々を70～80％の精度で予測しました。
COVID-19は、画一的な感染経過をたどるわけではありません。極めて軽症で済む人がいる一方で、生死の境をさまよう人もいます。
臨床医は、限られた資源を用いて、予測が極めて困難な疾患に対応しています。どの患者が重症化しやすいかを把握できれば、このパンデミックの最中において臨床医の判断を導く一助となり得ます。
私たちはニューヨーク大学の研究者2名で、予測分析と感染症を研究しています。1月上旬の時点で、中国で発生した新型コロナウイルスがニューヨークにも到達する可能性が高いと認識し、押し寄せる感染者に臨床医が対応できるよう支援するツールの開発を目指しました。予測分析（人工知能の一形態）が、この課題に適した技術であると考えました。
一般的に、この種のAIは既存のデータからパターンを見いだし、そのパターンを用いて将来を予測するものです。1月と2月に発生した53件のCOVID-19症例のデータを用いて、軽症の患者のうち重症化する可能性が高い人を判定するアルゴリズム群を開発しました。
私たちの試験的ツールは、最も重症化しやすい人を予測する助けとなりました。その過程で、COVID-19の重症化を予測する、想定外の早期臨床徴候も見いだされました。
今回設計したアルゴリズムは小規模なデータセットで学習させたものであり、現段階では概念実証のツールにすぎません。しかし、より多くのデータが得られれば、今後のバージョンは医療従事者にとって極めて有用になると考えています。
研究の進め方
このツールを構築するには、まずデータが必要でした。中国浙江省温州市の感染症専門医、Xiangao Jiang氏と協力しました。1月上旬にこの研究を開始した時点で、温州は湖北省以外で最大規模の感染拡大に見舞われていました。湖北省の省都は武漢です。1月から2月にかけて、Jiang医師のチームは2つの病院における53名のCOVID-19患者に関する情報を収集し、私たちと共有しました。発熱、咳、下痢などの症状、血球数、腎機能、炎症マーカー、バイタルサインなどの検査値、さらにX線画像に関するデータを入手しました。
アルゴリズムの構築に着手する前に、すべての患者が回復するか死亡するまで待ち、症例の最終的な転帰を把握する必要がありました。幸いにも、温州での感染拡大は深刻なものではなく、2月中旬までに、重症例を含むすべての患者が回復しました。
このデータから、私たちは一連のアルゴリズムを開発しました。予測分析を用いるもので、COVID-19感染者の体内における初期症状を特定します。アルゴリズムはパターンを探索し、それらの症状のうちどれが重症のCOVID-19症例と相関するかを明らかにします。
研究結果は？
本研究の53名について、アルゴリズムは重症化した人々を70～80％の精度で予測しました。これは医療分野における他のAI活用事例に近い水準です。現在、大規模データセットを用いた追加の検証を進めています。医療分野における他のAI活用事例。
どの患者が症状を悪化させるかを予測できることは、臨床医にとって非常に有用となり得ます。さらに、これらの予測に用いられたAIが特定した症状は、研究者にとっても貴重な情報をもたらす可能性があります。
私たちの予測モデルでは、ALTと呼ばれる肝酵素のわずかな高値、ヘモグロビン（すなわち赤血球）の上昇、そして身体の痛みが、今後の重症COVID-19の最も強力な予測因子であることが判明しました。通常の状況であれば、医師はALTやヘモグロビンのわずかな上昇を気にかけることはありません。しかし、これらは新型コロナウイルス感染時の重要な徴候であるようです。
本研究の発表以降、他の医療研究者も、私たちのアルゴリズムが示唆した内容を裏付けています。ある研究では、研究者らが肝酵素値のわずかな上昇がCOVID-19の転帰悪化と相関する可能性があることを明らかにしました。
さらに、ヘモグロビン値の上昇は、血栓のリスクを高めることが知られており、血栓は、重大かつ原因の解明されていない死因として、新型コロナウイルス感染患者において顕在化しつつあります。
AIが医師に取って代わるわけではありませんが、より良い医療を提供するために医師が活用できる、もう一つのツールです。Reza Estakhrian/The Image Bank via Getty Images重要性
COVID-19は新しい疾患であり、医師がこれまで経験したことのないものです。重症化の前兆となる徴候は発見が困難です。複数の捉えにくいパターンを同時に認識できるAIは、高リスク患者を早期に特定するための理想的なツールです。これにより医師は、こうした症例に備える時間を得ることができ、命を救うことにつながる可能性があります。
さらに、AIアルゴリズムが重要であると判断した症状から、SARS-CoV-2は肺だけでなく、体のはるかに多くの部位に影響を及ぼしていることが示唆されました。重要な症状を特定するこの能力は、ウイルスが体を攻撃する多くの経路を探る上で、医師の助けとなり得ます。
今後の展望
AIの限界を認識することは重要です。このようなツールを実際に運用する前に、システムに学習させるためのデータをはるかに多く用意する必要があります。AIは一つの環境における少数の患者のみで学習させたため、その精度はその環境に限定されています。現在、他の情報源からより多くのデータを収集しており、そのデータを用いてアルゴリズムの精度と適用範囲の拡大を図る予定です。
今回設計したAIは初期段階の試験にすぎませんが、その結果は極めて有望です。AIはこのパンデミックとの闘いにおいて役割を果たすと確信しており、近いうちに、最前線で医師を支援するためにこのシステムを稼働させたいと考えています。
