スタンフォード大学の研究チームが、がんなどで死期が近い末期患者の診療カルテのデータを分析して、いつ亡くなるかを予測できる人工知能を開発した。これは決して、恐ろしいことでも異常なことでもない。緩和ケアが効果的で持続可能になるように提供のタイミングを最適化することで、医療サーヴィスを向上させるのが狙いだからだ。

末期患者があとどれくらい生きられるかを予測することは、非常に困難といえる。病気の性質から家族の歴史、投薬や処置への反応に至るまで、非常に多くの変数が関係してくる。

医師たちは、ケアが過剰であるにせよ不足であるにせよ、失敗することがしばしばある。このディープラーニング（深層学習）の技術は、こうした問題に対処する意思決定をサポートするために考案された。治療を決定したり、人生の終わりについての必要な話に早めに取りかかったりするために、医師や患者に役立つ道具が加わるのだ。

プラットフォーム「arXiv」で入手可能な論文において、研究者たちはこのアルゴリズムの開発段階と、予測の信頼性をテストした研究結果について説明している。スタンフォード大学でつくられたニューラルネットワークは200万件の電子カルテを基に、前年までに治療を受けた患者たちの非常に広範な症例集を作成するようにトレーニングされた。

適切な準備が最適なタイミングで可能に

研究の著者たちによると、この莫大な量のデータから人工知能は患者のカルテを分析して学習し、その後3〜12カ月で死亡する確率を算出できる。そして実験は、予測の信頼性に裏づけを与えたようだ。もっとも、どのように機械がある結論に至ったのか常に明らかなわけではないと異を唱える人もいる。

著者たちによると注目すべきは、この道具がもたらすことのできる二重の利点だろう。人生の終わりをより正確に予測できれば、末期患者がより適切な準備ができるようになる。例えば、家の設備を整えたり、高度医療施設を見つけたりするなどだ。

さらに、自らの意思を表明できなくなる前に、同意が必要な医療処置を決断したりもできる。同時に、患者を早すぎるタイミングで緩和ケアに委ねることがないようにして、保険医療システムの負担も軽くすることもできるはずだ。