AIはアルコールを悪用する人々を特定できます

• 研究者は、自然言語処理と機械学習の方法を使用して、電子カルテの臨床医のメモからアルコールの誤用者を認識しました。
• ケースの78％で、AIはアルコールを誤用した外傷患者とそうでない患者を区別することができました。

米国での死亡の10％はアルコールの誤用によるものであり、この誤用の割合は2002年から2012年の間に9％増加しました。実際、トラウマに遭遇した患者の3人に1人がアルコールの誤用をしています。

以前の研究は、すべての外傷が教えられる瞬間の機会を提供することを証明しました。外傷センターでのSBIRT（スクリーニング、簡単な介入、および治療への紹介の略）プログラムは、アルコール消費量を減らし、傷害の再発をほぼ50％減らすことが示されています。

現在、ロヨラ大学保健システムの研究者は、人工知能（AI）を使用してアルコールの誤用による外傷患者を検出できることを実証しました。彼らは、自然言語処理（NLP）と機械学習手法を使用して、電子カルテの臨床医のメモからアルコールの誤用者を認識しました。

現在のスクリーニング方法との違いは？

既存のスクリーニング方法は10項目のAUDIT（アルコール使用障害識別テストの略）を採用していますが、これらの方法にはいくつかの欠点があります。電子健康記録システムに新しいフォームと手順を作成する必要があります。

アルコールの使用に関する質問に答えるとき、患者はあまり正直でないことがあります。そのため、検査結果は完全に本物ではない可能性があります。さらに、ツールを実装および管理するために従業員を雇うことは、リソースと時間のかかるプロセスです。

NLPと機械学習アルゴリズムは、臨床診療と研究で成功裏に使用されています。より具体的には、NLP手法は、現在の参照標準を利用して目に見えないケースを予測する教師あり学習に依存しています。

参照：American Medical Informatics Association Journal | doi：10.1093 / jamia / ocy166 |ロヨラ大学保健システム

NPL分類子は、プロバイダーのドキュメントに加えて、最初の24時間以内に収集された代理レポート、検査データ、埋め込まれた薬、および他の医療スタッフからの追加のメモを活用します。

この研究では、研究者は3年半にわたってロヨラ外傷センターに入院した1,422人の成人患者のデータを使用しました。データには、16,000を超える医療概念を含む91,000を超える電子カルテのメモが含まれていました。

結果

彼らは、知識抽出システムと臨床テキスト分析を使用して、メモの言語処理を実行しました。これは、アルコールの誤用を示す16の医学的概念（B1ビタミンチアミン、マリファナ、肝臓画像、マリファナを含む）を特定するのに役立ちました。ケースの78％で、AIはアルコールを誤用した外傷患者とそうでない患者を区別することができました。

読む：人工知能は人間の呼吸の病気を嗅ぐことができる|さまざまながんを含む

全体として、このAIは、ヘルスセンターでのSBIRTプログラムの患者と人員の障壁を克服するための自動化されたプロセスを提供します。この技術を使用する専門知識を持っている外傷センターには手頃な価格です。

研究者はまた、この研究で使用された言語学ソフトウェアとオープンソースプログラミングはすべてのユーザーに無料で提供されると述べました。