トロント大学の AI が小児の希少疾患を診断し、医師の治療計画の調整を支援

超神経によって


シーン紹介:子供のみに発生する希少疾患である若年性特発性関節炎について、トロント大学の研究者らは機械学習を使用して対象となる子供たちの半数以上を正確に特定し、子供たちがより良い治療選択肢を受けられるようにしました。


キーワード:機械学習、医療補助診断

関節炎は一般的な慢性疾患であり、平均して 5 ～ 6 人に 1 人が関節炎に悩まされています。

しかし、若年性特発性関節炎 (JIA) と呼ばれる、子供のみが罹患するまれなタイプの関節炎があります。

JIA は自己免疫疾患であり、誤った判断により免疫系が自分自身の体の構成要素を攻撃することを意味します。 JIA 患者は一般に 16 歳未満で症状を発症し、発生率のピークは 5 歳から 7 歳の間で、ほとんどが男児に発生します。

子どもが病気になると、手関節や膝関節が腫れたり曲がったりして、成長や発達に深刻な影響を及ぼし、さらには高い障害や死亡率を引き起こすこともあります。

残念ながら、JIAの原因はいまだ不明であり、有効な治療法も現時点ではありません。

今のところ医学では解決できない、コンピュータサイエンスが試してみるだろう

関節炎の場合、経験豊富な医師でもこの病気の発症と重症度を予測することはできません。

従来の治療法では、小児は炎症を抑えるために長期にわたる抗生物質の投与が必要ですが、この薬には重大な副作用があり、薬剤耐性を引き起こす可能性があります。

子供はまずイブプロフェンなどの抗炎症鎮痛薬を服用し、次に誤った免疫系を抑制するためにメトトレキサート（化学療法剤）、ステロイド、その他の生物学的製剤などの強力な抗生物質を使用する必要があります。しかし、抗生物質の長期使用によって引き起こされる害は、免疫システムに損傷を与え、より多くの合併症を引き起こす可能性もあります。

JIA の病状は複雑ですが、一部の患者は次のように診断されます。乏関節性 JIA: 年齢を重ねるにつれて、症状は徐々に軽減されるか、消失することもあります。このタイプは、JIA を患うすべての子供のうち約 50% を占め、最も幸運なグループでもあります。

しかし、経験豊富な医師であっても、JIA の発症段階と重症度を正確に予測することはできません。したがって、この過程においては必然的に過剰治療の問題が発生することになります。

自然寛解傾向にある乏関節炎の小児にとって、過剰なホルモン療法をできるだけ早く中止することは重要だが困難な課題となっているが、最近、機械学習が突破口を見つけた。

機械学習の約束

病気自体の複雑さ、複数の関節への影響の範囲、時間の経過による変化、利用可能な患者データの不足のため、正確な分析は従来のモデルよりも優れた方法を使用して実行する必要があります。

トロント大学の研究チームは、機械学習を利用して医療に関する適切な推奨事項を提供することに成功し、その研究結果が雑誌「PLOS Medicine」に掲載されました。

研究では、と呼ばれる方法が使用されました。「多レベル非負行列分析」機械学習テクノロジーは、データから患者のパターン情報（どの子供が自然に回復できる乏関節関節炎を患っているか）を学習することで、正しい分類と判定を実現できます。

これを行うために、彼らは 2005 年から 2010 年の間にすべての子供たちから収集した臨床データを分析しました。すべての子供たちが詳細な身体検査を受けたデータが分析の基礎として使用されました。

これには、「可動関節」としても知られる身体の痛みを伴う関節の位置と、可動関節と症状との関連性の記録が含まれます。

データには、次の 7 つの主要な共同活動パターンが含まれています。骨盤領域、指、手首、つま先、膝、足首、およびぼやけたパターンを分析して、これらのさまざまな活動パターンの類似点と相違点を予測しました。

彼らの研究は、次のような驚くべき結果をもたらしました: ほとんどの子供は乏関節です。さらに、乏関節関節炎の小児と比較して、多関節関節炎の小児では疾患の進行を制御することが実際より難しく、寛解期に入るまでに時間がかかります。

これは、このシステムが JIA の子供のタイプを正確かつ早期に識別できるという病院の長年の観察と完全に一致しています。 

しかし研究者らは、治療の対象をより正確に設定できるように、病気の経過と重症度を予測するために関節がどのように影響を受けるかをより詳しく特徴付ける必要もあると述べている。