スマートフォンツールで脳卒中をERレベルの精度で診断
新しいツールは、患者の発話能力と顔面筋運動の異常に基づき、救急室医師と同等の精度で脳卒中を診断できます——スマートフォンとのやり取りだけで数分以内に。機械学習モデルが臨床現場での医師の診断プロセスを支援し、潜在的に迅速化します。
現在、医師は過去の訓練と経験を用いて、患者をどの段階でCTスキャンに回すか判断しています。新ツールは、脳卒中の疑いがある実際の救急室患者における脳卒中の有無を、計算機的顔面動作分析と自然言語処理を用いて、頬のたるみや構音障害など、患者の顔や声の異常を特定することで分析します。
結果は救急室医師が患者の重要な次のステップをより迅速に決定するのに役立ちます。最終的に、このアプリケーションは介護者や患者自身が病院到着前に自己評価するために利用できるようになるかもしれません。
コンピュータモデルを訓練するため、研究者たちは病院で脳卒中症状を呈する80人以上の患者からデータセットを構築しました。各患者に発話テストを行い、Apple iPhoneで録画しながら発話と言語コミュニケーションを分析しました。
病院データセットでモデルをテストしたところ、性能は79%の精度を達成しました——救急室医師による臨床診断(CTスキャンなどの追加検査を使用)と同等です。しかし、モデルは脳卒中診断の貴重な時間を節約でき、わずか4分で患者を評価できます。重度の脳卒中では患者が救急部に入った瞬間から医師には明らかですが、研究によると軽度症状の脳卒中が大半を占め、診断が数時間遅れると、患者が最善の治療を受けられなくなる可能性があります。
医師は現在、脳卒中診断に二元的アプローチを取っています:脳卒中を疑えば放射線を伴う一連のスキャンに回し、疑わなければさらなる評価が必要な患者を見逃す可能性があります。
センサー
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