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■AIで糖尿病患者の症状が悪化する原因の一つである「受診中断」を予測するシステムを開発｜NTT・東大
参考画像：病態悪化につながる患者行動をAIが予測～2017年度から複数病院データベースでの評価を開始～（2017/2/3、NTT）｜スクリーンショット
病態悪化につながる患者行動をAIが予測～2017年度から複数病院データベースでの評価を開始～
（2017/2/3、NTT）
本モデルは、電子カルテデータやそこから生成された特徴量を入力して予約不履行（受診が途絶えるきっかけとなり得る予約外来の不受診）と受診中断リスク順位（将来の受診中断日までの日数の長さによる患者の順位付け）の2つを予測します。本モデルを2011年から2014年にかけて東京大学医学部附属病院に糖尿病の治療で通院している患者約900名の電子カルテデータを用いて評価したところ、優れた予測性能（予約不履行はAUC*4=0.958、F値*5=0.704、受診中断リスク順位は正解率*6=0.706）を確認しました。この精度（F値）は、本モデルが不受診となった予約のうちの7割を予測できていることを意味しています。また、新たに予約登録日*7や予約日*8の曜日、予約登録日と予約日の間隔など、これまで医師が気づかなかった患者の予約行動に関わる項目が予測に影響を与えていることもわかりました。
NTTと東京大学は共同で、NTTグループのAI技術（corevo™）を活用し、約900名の糖尿病患者の電子カルテデータを利用して、糖尿病患者の症状が悪化する原因の一つである患者行動「受診中断」を予測するシステムを開発したそうです。
このシステムは、受診中断を7割の精度で予測できることから、通院をやめる可能性がある患者に対して、受診させるアプローチをとりやすくしてくれることが期待されます。
糖尿病予備軍に電話で予防のアドバイスを続けることで発症率が4割下がる｜国立病院機構京都医療センターで紹介した国立病院機構京都医療センターによれば、糖尿病予備軍の人に電話で予防のアドバイスを続けることで、発症率が4割下がったそうです。
糖尿病患者の治療継続は半数にとどまるによれば、糖尿病の合併症を予防するには、医師と相談しながら、治療を継続していく必要があり、患者の大半もその治療方針を理解し、治療の重要性を認識しているのですが、治療を継続していくことができない人が半数もいるそうです。
その理由としては、治療に伴う経済的な負担や治療継続へのストレスから治療を続けていくことができないないことが主な理由でしたが、その他の理由としては、継続するのが面倒という人もいるのではないでしょうか。
今回のシステムを活用して、通院をやめる可能性がある患者に対して、励ましたり、長続きする運動法を一緒に考えるなど寄り添って治療を行うことにより、糖尿病の治療を継続しやすくしてくれるではないでしょうか。
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