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松永 展明 氏

国立国際医療研究センター病院 AMR臨床リファレンスセンター 臨床疫学室長
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は、今なお世界中の研究者、医療従事者がその症例や臨床経過を研究しています。国立国際医療研究センター(以下、NCGM)では、「新型コロナウイルス感染症入院症例レジストリ(以下、COVIREGI-JP)」を構築し、入院症例に関する臨床経過・臨床像のデータを登録しています。NCGM ではこのデータを分析し、症例の特徴を抽出し医療機関に情報提供を行ってきました。AI ヒーローの松永氏は、このプロジェクトを主導するとともに、COVIREGI-JP の登録データの処理などに取り組み、COVID-19 診断の支援につながる情報発信に貢献しました。

AI ヒーローとしてのインパクト

医療分野はもちろん統計分析の知識のある松永氏は、COVIREGI-JPの構築やそのデータ分析に尽力しました。誰も経験したことのないパンデミックにおいて、客観的なデータから導く分析結果は、医療関係者に役立てられています。現在も、変異株によって刻々と症例や対処方法が変わる中、データ解析を続けており、新しい波に備えた対策も検討しています。今回の取り組みは、今後新たな感染症が発生した場合にも、AIを活用することで専門の医師でなくても最善の医療判断を下すことができるという新しい可能性を提示しました。
AI for Good: Powerd by DataRobot パートナーに
世界が抱える最優先課題を AI で解決する力を非営利団体に提供するプログラム「AI for Good : Powered by DataRobot」のパートナーとして、社会貢献に取り組む。
COVIREGI-JP の登録情報の標準化を推進
患者の個票からデータを収集するため、入力精度に課題があった元データの整備と作成に着手。修正するフローを確立し、分析に使えるデータの蓄積がスムーズに進むように尽力した。
データから導き出した信頼できる情報をいち早く医療機関に提供
新しい疾病のリスク因子を客観的なデータから導き出した情報を提供することで、医療機関の情報格差の縮小と診断の標準化に貢献している。

医療と統計分析の双方の知識を活かして、信頼性の高い分析結果を医療機関に提供

小児科医、特に新生児医療に携わっていた松永氏。新生児医療では、統計データによるエビデンスが少ないことを課題に感じ、自ら公衆衛生と統計学を学んだところ、同領域への関心が高まり NCGM に転籍することにしました。2020 年より臨床疫学室長として、サーベイや統計データ提供に取り組み、医療機関への啓発活動を行っていた中、COVID-19 の感染拡大のため早急なデータ収集と解析に取り組むことになりました。

一刻も早いデータ分析と情報発信が求められる中、DataRobot が非営利団体に提供している「AI for Good」を知り、パートナーとして活用することを決めました。松永氏は研究チームの一員として COVID-19 の入院症例に関する臨床経過・臨床像を登録する COVIREGI-JP を構築し、そのデータをもとに重症化するリスク因子を AIで 分析しました。その成果は、英文誌にて公開され活用されています。

COVID-19 はすべての人にとって初めての経験で未知のものです。何が重篤化のリスクになるのか、どんな検査が必要なのか、医療現場では体感で把握しつつあったものの、確からしさのあるデータは本邦では少なかったです。医療関係者ですら、正しい診断・診療が難しい中で、松永氏が COVIREGI-JP のデータを AI で分析して導き出したデータには新しい気づきがありました。2022 年現在もパンデミックは続いており、変異株ごとに症状が変わっています。DataRobot は、こうした変化においても新しいモデルをすぐに作ることができ、適合性の有無を確認しながら再解析をしていけるため、将来的なさまざまな変化にも対応できます。

COVIREGI-JP を活用したデータ分析にあたり、松永氏の医療分野での知識が役立てられました。DataRobot のサポートのもとデータ処理を行う中で、入力内容の正誤判定、修正対応について、今後の利用を想定して処理方法をフロー化しましたが、松永氏というキーパーソンがいなければ実現できなかったかもしれません。COVIREGI-JP は、医療機関や研究所など他の組織からも参照されているため、処理が標準化できたことは大きな成果です。技術と医療ドメインの双方の知識を融合させることで実現したモデル生成においては、データの分類や変数の組み合わせを検証し、結果を見ながらアップデートを繰り返し精度を高めていき、また新たなインサイトも発見することができました。

COVID-19 のような新興感染症では、医療従事者でさえも正しい情報を得られないことがあるため、AIをうまく活用した方が客観性を持った信頼性の高い情報を提供できる可能性があります。これまで、NCGM としては、医療現場や保健所が求めている情報を早く提供しサポートしたいという気持ちで迅速性と正確性の双方を意識して、信頼できるよりよい情報を提供することを目指してきました。 「AI for Good」は、 DataRobot のアカウントの配布だけでなく、専任のサポートチームによる実運用までの支援があり、使い方のトレーニングから業務での適用までを目指していることに共感しました。いろいろな立場の人がデータを分析することで、活発な議論ができていますし、医療分野でのデータ活用のおもしろさや可能性を感じてくれたメンバーも多くいます。今後、医療分野でのより広い項目でのデータ活用ができれば、より意義のあるAI活用が可能になり、将来的に重要な役割を担うと考えています。
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松永 展明 氏

国立国際医療研究センター病院 AMR臨床リファレンスセンター 臨床疫学室長

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  • モデリングに必要なデータサイエンスと手間のかかる作業を任せられるのは、DataRobot の技術の本質的な特長です。DataRobot を導入する前、モデリングプロセスには多くの手作業が必要でした。今のプラットフォームでは、そのステップの多くを最適化および自動化しながらも、自在に制御することができています。DataRobot を導入していなかったら、今と同じ成果を得るためには常勤のスタッフを 2 名増やす必要があったでしょう。
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