新生児集中治療室（NICU）では、一刻を争います。
早産児が生まれた瞬間から時計は動き始め、新生児科医は潜在的な健康上の合併症を特定して対処するために奔走します。これらの医師が重篤な病気を早期に発見できれば、より早く介入して治療を開始し、尊い命を救うことができます。
国立医学図書館によると、妊娠第3期中に母親の抗体が胎盤に移行し、新生児に特定の感染症や病気に対する免疫を与えます。未熟児は、免疫の伝達が完了する前（妊娠37週未満）に生まれるため、免疫系が未熟であったり、低下していたりすると、敗血症のような細菌感染症にかかりやすくなります。
ベルギーのAntwerp University Hospital（UZA）では、体重3.3ポンド（1,500グラム）未満で生まれた早産児の約5人に1人が遅発性敗血症を発症しています。同病院のNICUスタッフは、経験に基づく直感とデータ・スナップショットを駆使して、新生児の敗血症や血流感染を発見し、生存者の死亡や発達遅滞のリスクを減らすためにタイムリーな治療を提供するのが仕事です。
このような壊滅的な結果を招く危険性があることから、UZAの新生児科医であるDavid Van Laere博士は、敗血症を検出するためのより優れた、より迅速な方法を見つけることにそのキャリアの大半を捧げてきました。「過去10年間、私はバイタル・サインと早産に関連する合併症の間の傾向とパターンを研究してきました」と彼は言います。
彼の臨床経験から、赤ちゃんのバイタル・サインの変化は、敗血症が発見される数時間前まで、しばしば目に見える形で現れることが明らかになりました。「こうしたデータの変化をもっと早く見つけることができれば、抗生物質治療の開始が遅れることを避けられるでしょう」とVan Laere博士は言います。「敗血症では、抗生物質が命を救うことが多いため、抗生物質の投与開始を早めることで、病気の重症度に影響を与えたり、乳児の生存率を高めたりできる可能性があります」
このもどかしい現実に、医師は身の回りの膨大なデータを最大限に活用する方法を模索するようになりました。「UZA NICU は、複数のデータ・ソースを備えた高度にデジタル化された環境です」と彼は言います。「出生から退院までの完全なデータセットがあり、そこにはモニタリング信号、レポート、診断、患者の電子ファイルからのデータなどが含まれています」このような患者データから得られる知見は、医師がその知見を実用化する方法を見つけることができれば、より早い段階で病状を特定するのに役立つ可能性があります。
強化された機能
重症敗血症の症例を かなり特定できる
より迅速な検出
医療スタッフよりも数時間早く敗血症を検出できる
Van Laere博士は、アントワープ大学のバイオインフォマティクス研究グループと協力して、AIベースのソリューションの開発に向けた第一歩を踏み出しました。このソリューションの最初の数回は、大学からの助成金で賄われました。このプロジェクトに取り組んでいる地元の研究者が、アントワープ大学とUZAの共同スピンオフ企業であるInnocens BVに加わった最初の同僚となりました。
Van Laere博士はまた、IBMの幹部であり、コンサルタント、AI、データ、予測分析の専門家である親友のDirk A. Claessens氏と考えられる解決策について話し合いました。
二人は毎週自転車で街を走りながら、あるいは地元のビストロで食事をしながら、頻繁に仕事の話を交換しました。こうした集まりは、普段は危機に瀕した新生児の世話と、恐怖に怯える両親との厳しい会話でスケジュールが埋まっているVan Laere博士にとって、ありがたい息抜きになりました。
二人はこうしたリトリート中に、サイクリングとおいしい食事への愛以上に、データへの情熱という共通点があることに気づきました。「データは物語を伝えます。患者が重度の合併症を患っている場合、生理学的な変化をデータで確認できます。その物語がどこに向かっているのかを見極める方法があるはずです。そうすれば、より良い結末にたどり着くことができます」とVan Laere博士は語ります。博士からのこのひらめきを受けて、Claessens氏はアイデアを書き留め始めました。
「構築したいソリューションは、手にしているデータに基づいて、敗血症などの有害な結果を示す可能性のある潜在的な兆候を新生児内でより迅速に検出できるようにするものでなければなりません」と Claessens氏は活発な議論の中で述べました。UZA NICUには早産児と低出生体重児に関する10年分の入院データがあり、二人に強力な出発点を与えてくれました。Van Laere博士は、このデータをAIを活用した予測ソリューションに組み込み、医療従事者に洞察を提供したいと考えていました。「私が一番心配しているのは、たとえ夜間であっても、たとえユニットが忙しいときであっても、感染の兆候をできるだけ早く察知できるようにすることです」
アムステルダムのIBMコンサルティング、アルマデンのIBM Research ミュンヘンのIBM Watsonセンターが提供する幅広いAIソリューションと技術的専門知識により、Claessens氏は、IBMが医師のビジョンを実現するための理想的なテクノロジー・パートナーであることを知っていました。これらのブレーンストーミング・セッションと大学の研究グループの開発が、最終的にVan Laere博士と彼のチームをInnocens BVの設立へと導きました。Innocens BVは、Innocensソリューションのさらなる開発と検証のために設立された子会社です。
Innocensとは、「Improving Neonatal Outcome with a Clinical Early Notification System（臨床早期通知システムによる新生児転帰の改善）」の略で、患者からのデータ・ストリームを分析し、遅発性敗血症を示す可能性のあるパターンを見つけるためにコンピューターを訓練するエッジコンピューティング・テクノロジーです。Van Laere博士によると、Innocensのようなソリューションは、予測モデル、魅力的なユーザー・インターフェース、堅牢なアーキテクチャーという3つの柱に基づいて構築されています。
予測モデル
顧客は、機械学習と呼ばれるプロセスを使用してコンピューターをを訓練することができます。機械学習は、アルゴリズムを使用してデータから学習し、データ内のパターンから推論を導き出し、結果の予測に役立てるAIのサブカテゴリーです。これらのアルゴリズムは常に修正され、スピードと正確さが向上するように訓練されています。
IBM Client Engineeringは、InnocensがInnocens BVソリューションが使用する予定の統合型機械学習モデルの開発とテストを支援しました。Innocens BVは、IBM Watson Studioを使用して、NICUの乳児の血流感染を検出するソリューションの機械学習モデルをトレーニングしました。IBM Cloud Pak for Dataのコア・サービスであるIBM Watson Studioは、大規模なモデルを構築、実行、管理するためのプラットフォームを提供します。
ユーザ・インターフェース
ユーザーフレンドリーなインターフェースは直感的で、ユーザーが解釈できる洞察を提供します。「モデリングに使用したデータ・プラットフォームであるIBM Cloud Pak for Dataに組み込まれた説明可能なAI機能を活用しました」と、Van Laere博士は説明します。「モデルが何を伝えているのか、そしてなぜそうなのかをユーザーがよりよく理解できるようにすることで、私たちは介護者とその機器の間に信頼の基盤を構築しています。この信頼は、私たちが警戒を続けるために不可欠なものです」
Claessens氏は、信頼の重要性を説明しています。「ユーザー・インターフェースは、テクノロジーに対するユーザーの理解を深める上で欠かせません。私たちは、医師が診断に役立てられるような洞察を与えるテクノロジーを提供したいと考えています。コンピューターは人間の洞察力を高めますが、最終的には医師がコントロールを維持するという考え方です」
堅牢なアーキテクチャー
エッジコンピューティングを統合した堅牢なアーキテクチャーにより、計算とデータ・ストレージがデータ・ソースに近づきます。これは、ケア・プロセス中に機密情報が共有され、時間が最も重要である医療現場では極めて重要です。「可視化と予測を行うデバイスは、データ・ソースとデータを使用する人々のすぐ近くにある必要があります」とClaessens氏は述べています。
データ・ソースが異種のもので構成されていると、セキュリティーを侵害し、応答の遅延につながる可能性があります。「病院があり、病院内に病室があり、病室内に機器があります。データを保護し、洞察をリアルタイムで処理できるように、これらの領域をそれぞれ壁で囲みたいと考えています」とClaessens氏は言います。
Innocensのモデルは、病院のファイアウォール内でローカルに実行され、病院から機密データを削除することなく機能し、進化することができます。「未加工データはオンプレミスに残ります。統合型機械学習は、データを移動せずにこれを実行します。パラメーターはクラウド内で移動しますが、未加工データは病院の壁の中に残ります」とClaessens氏は述べています。
Innocensのテクノロジーの影響は、臨床試験で調査されています。商用化は数年後になるでしょう。
友人同士の単純な意見交換から始まったこの取り組みは、やがて新生児ケアへの画期的なアプローチとなりました。
Innoncens BVでは、Van Laere博士と彼のチームがIBMのテクノロジーを使用して、医師がパターンを研究し、結果について質問し、個別の価値に基づいたケアを設計できるデータおよびAI環境を構築しました。
この予測モデルは、医師が治療を決定する際に、継続的で説明可能な、データに基づいた根拠を提供します。Van Laere博士はさらに、「Innocensは私たちと共に、週7日、24時間体制で乳児をモニターしています」と続けました。ベッドサイドにいる医療従事者の知能を強化することで、NICUの医師は患者に快適で正確なケアを提供することに集中できます。
最終的に、Van Laere博士とClaessens氏は、初期の敗血症の可能性の予測と治療におけるInnocensソリューションの影響を、新生児ケアの向上にAIを応用するための長い旅の始まりと見ています。「同じモデル駆動型アプローチを、未熟児の他の合併症の早期検出にも使用できることを願っています」とVan Laere博士は述べています。IBM Cloud Pak for Data、IBM Watson Studio、IBM Watson Machine Learningは、世界中の他のNICU病院やシステムにソリューションを導入するというInnocensBV の計画を後押しし、支えています。
Innocens BV （ibm.com 外部へのリンク）は、Antwerp University Hospital（UZA）の新生児集中治療室から生まれた研究開発型のスタートアップ企業です。Innocensとは、「Improving Neonatal Outcome with a Clinical Early Notification System （臨床早期通知システムによる新生児転帰の改善）」の頭文字をとったもので、Innocensソリューションは、AIテクノロジーに基づく臨床判断支援システムの開発を目指しています。
¹ Palmeira, P., Quinello, C., Silveira-Lessa, A. L., Zago, C. A., & Carneiro-Sampaio, M. (2012). IgG placental transfer in healthy and pathological pregnancies.Clinical & developmental immunology, 2012, 985646. https://doi.org/10.1155/2012/985646
脚注
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2023年3月、米国で作成。
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Innocens BVは、Innocens AI Clinical Decision Support Technologyの所有者です。このテクノロジーには、超早産児の遅発性敗血症を検出するための機械学習モデルが含まれています。機械学習モデルは、Antwerp University HospitalおよびIBMと共同で、Antwerp University Hospitalで開発されました。
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