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遺伝性血管性浮腫の早期発見に向けてHAE患者予測AIモデルを京都大学医学部附属病院の電子カルテデータで検証完了 

京都大学医学部附属病院が、日本IBMと連携し、遺伝性血管性浮腫(HAE)患者予測AIモデルの国内データでの有用性を検証しました。
この成果により、希少疾患の早期発見が期待され、医療現場における診断精度向上に寄与する可能性があります。

記事の概要

京都大学医学部附属病院と日本アイ・ビー・エム株式会社、一般社団法人遺伝性血管性浮腫診断コンソーシアムは、遺伝性血管性浮腫(HAE)患者の早期発見に向けたAIモデルの検証を行いました。
京大病院の電子カルテデータを利用し、2022年12月から実施した研究の結果が、2023年9月に学術誌に発表されました。
このモデルは、HAEが未診断の患者を特定し、早期診断に貢献することが期待されています。
検証結果では、HAEの疑いがある患者のうち約20%に診断記録があり、本モデルの有用性が確認されました。
研究責任者の山下准教授は、国内データへの適用性が評価されたことを述べ、潜在患者の発見に寄与する可能性があるとコメントしています。

記事のポイント

  1. AIモデルの検証結果: HAE患者予測AIモデルの検証が成功し、早期診断の可能性が示されました。
  2. 電子カルテデータの活用: 京都大学医学部附属病院の電子カルテデータを利用して国内でのモデルの有用性を確認しました。
  3. 潜在患者の特定: HAEの診断記録がない患者からも潜在的なHAE患者を抽出できる可能性があることがわかりました。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

京都大学医学部附属病院(以下「京大病院」)と日本アイ・ビー・エム株式会社(以下「日本IBM」)、一般社団法人遺伝性血管性…

遺伝性血管性浮腫の早期発見に向けてHAE患者予測AIモデルを京都大学医学部附属病院の電子カルテデータで検証完了 
https://www.atpress.ne.jp/news/419579

 

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