エモリー大学では、臨床データと機械学習、Google のスケーラブルなインフラストラクチャを組み合わせた敗血症予測エンジンを使ってリアルタイムでデータを分析し、危険な状態の患者に対してより適切な処置を行うとともに、医療費の抑制も実現することを目指しています。
"TensorFlow ベースの敗血症予測アルゴリズムをアプリケーションに実装して で実行することによって、導入とスケールアップのためのインフラストラクチャの必要がなくなり、その分アルゴリズムの改善に集中することができました。"
研究チームはこの予測エンジンが機能することがわかったので、より多くの患者と臨床医を対象にした試験を計画しています。また、パフォーマンスと拡張性を高めるために、Google にアルゴリズムを移植中です。患者データの流出のリスクを最小限に抑えるため、徹底した暗号化も行っています。GCP 上で広範囲に及ぶテストを行うことで、新たな疑問に対する回答も得られます。それはたとえば、正確な予測や治療の最適化のために理想的なタイムフレームはどのようなものか、この予測エンジンは医師が患者を救うために役立つのか、病院ごとに業務フローや文化が異なるなかでリスクスコアは治療にどのような影響を与えるのか、といったものです。
"このアルゴリズムが優れているのは、医師が患者に対して適切な処置を行うことができるベストなタイミングで情報が提供される点です。"