Google Healthの機械学習エキスパートがこのほど公開したUCSF（カリフォルニア大学サンフランシスコ校）の計算健康科学部との共同研究は、患者の電子健康記録（EHR）を入力として研究者が作った、普通の医師たちによる薬の処方の一般的なパターンを表した機械学習モデルを記述している。これが役に立つのは、入院患者の約2%が、防ぐことのできた薬物処方の間違いに悩まされているからだ。その間違いが、死に結びつくこともある。
研究者の説明では、このシステムはクレジットカード会社が顧客に詐欺の可能性を警告するのに使っている、機械学習を利用した自動的不正検出ツールのような仕事をする。それらは、過去のクレジットカードトランザクションに基づいて消費者のノーマルな動きのベースラインを作り、それに合わない動きを見つけたら銀行のセキュリティ部署に警報したり、アクセスを凍結したりする。
GoogleとUCSFが訓練しているモデルも、「この患者の現在の状況に対しては異常」と見える処方を見つける。ただしそれは、消費者の行動の異常よりは発見が難しい。なぜなら１人ひとりの患者の状況やニーズは、機密性がある上にきわめて複雑で解明が非常に困難だからだ。
そのために彼らは、匿名化した患者の電子健康記録から、生体信号や検査結果、投薬履歴、診療履歴とそれらの予後などの情報を知る。そんな履歴データを現在の状態の情報と組み合わ
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Googleとカリフォルニア大学SF校が薬の処方の危険な間違いを見つける機械学習ツールを共同開発
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