専門家レベルの緩和ケアAIプログラムの開発と検証～終末期の苦痛を一掃する

超高齢多死社会を迎えた日本では、緩和ケアを全国に普及させる画期的な手段の開発が求められる。本研究では、多くの終末期患者の苦痛を緩和するAIプログラムを開発する。令和3年度までは、文献レビューやAI研究に関わる研究者との情報共有を通じて、緩和ケアへのAIの活用に関する現状把握を行った。終末期患者の苦痛として、痛みと呼吸困難を主な対象とすることを検討した。令和3年度は、痛みに対する専門的緩和ケアのデータをAI開発のパイロットとして取得した（424人、計1498日分のデータを収集）。入力用のデータとして、登録時情報から得られる変数（74種類）と毎日記載の調査票から得られる変数（AIデータ含め35種類）を用いた。出力用のデータとして行うべき緩和ケアの推奨リストを取得した（16種類）。ランダムフォレスト、勾配ブースティング回帰木、ロジスティック回帰による多クラス分類、ニューラルネットワークの手法を用いて、インプットからアウトプットの予測精度を確認した。その結果、各出力データの出現頻度は概ね低く手法を問わず予測精度は大差ないこと、比較的頻度が高い項目が本試験での出力データの候補になるという見通しをつけた（定時オピオイドの増量など）。令和4年度は、痛み・呼吸困難に関する入力・出力データを確定させ、研究計画書と調査票の案を作成した。29の緩和ケア施設に声をかけ、対面やオンラインのKick off会議を複数回行った。その結果、エンドユーザーにとってより詳細なアウトプットが必要と考えられた。また、同時期にChat GPTなどの生成AIが開発され、専門的な推奨まではいかないものの本研究班と類似した推奨を出せることが明らかになった。以上より、現行のまま患者登録を開始するのではなく、エンドユーザーのニーズを把握し、適切なアウトプットを同定し、AI研究のシーズを見直すこととした。

超高齢多死社会を迎えた日本では、緩和ケアを全国に普及させる画期的な手段の開発が求められる。本研究では、多くの終末期患者の苦痛を緩和するAIプログラムを開発する。令和3年度までは、文献レビューやAI研究に関わる研究者との情報共有を通じて、緩和ケアへのAIの活用に関する現状把握を行った。終末期患者の苦痛として、痛みと呼吸困難を主な対象とすることを検討した。令和3年度は、痛みに対する専門的緩和ケアのデータをAI開発のパイロットとして取得した（424人、計1498日分のデータを収集）。入力用のデータとして、登録時情報から得られる変数（74種類）と毎日記載の調査票から得られる変数（AIデータ含め35種類）を用いた。出力用のデータとして行うべき緩和ケアの推奨リストを取得した（16種類）。ランダムフォレスト、勾配ブースティング回帰木、ロジスティック回帰による多クラス分類、ニューラルネットワークの手法を用いて、インプットからアウトプットの予測精度を確認した。その結果、各出力データの出現頻度は概ね低く手法を問わず予測精度は大差ないこと、比較的頻度が高い項目が本試験での出力データの候補になるという見通しをつけた（定時オピオイドの増量など）。令和4年度は、痛み・呼吸困難に関する入力・出力データを確定させ、研究計画書と調査票の案を作成した。29の緩和ケア施設に声をかけ、対面やオンラインのKick off会議を複数回行った。その結果、エンドユーザーにとってより詳細なアウトプットが必要と考えられた。また、同時期にChat GPTなどの生成AIが開発され、専門的な推奨まではいかないものの本研究班と類似した推奨を出せることが明らかになった。以上より、現行のまま患者登録を開始するのではなく、エンドユーザーのニーズを把握し、適切なアウトプットを同定し、AI研究のシーズを見直すこととした。