機械学習により病気の早期発見を実現できるか？

機械学習のヘルスケア・医療の貢献可能性について、現時点でかなり誇張されている内容が多いかもしれません。
しかし、マイクロソフトとデューク大学が実施した新しい研究は、機械学習による疾患の早期発見の可能性を示しました。

パーキンソン病を対象にした機械学習

Nature’s npj Digital Medicineで今年の4月に発表されたこの研究は、検索エンジン上における患者の動きの情報を使い、神経変性疾患、特にパーキンソン病を自動的に検出する機械学習モデルの可能性を示します。
パーキンソン病は60歳以上の1％近くの人々に影響があり、これは2番目に多い神経変性疾患です。
そして、現在パーキンソン病の診断は、各患者の「運動および非運動症状」を評価する神経科医の臨床判断に依存しています。
しかし、本研究で作成された機械学習モデルによって作られたツールが患者の運動機能を評価することで、パーキンソン病に罹患している可能性を判断することができます。

医師の診断をサポートできる仕組みに

これは、医師の診断を補完し、スクリーニングの機会を増やし、早期に診断する可能性をもたらすことに繋げられると研究者は主張しています。
本研究で作成されたツールは、患者が検索エンジンを利用する際のキーストローク、マウスの動きなどのデータにより、病状を評価するという考えに基づいています。
つまり、キーストロークやマウストラッキングのデータは、web上でデータが取りやすいうえ(ウェブサイトの設計の評価などを行うため、このデータは通常でも頻繁に収集されています)、このデータを元にした機械学習により、病気の早期発見に役立てることができるでしょう。