2024 年 5 月 8 日 — UTSA MATRIX AI Consortium for Human Well-Being の研究者は、UT Health San Antonio および UT Tyler の研究者と協力し、外傷治療の分野に人工知能 (AI) ツールを開発して適用する新しい資金提供プロジェクトに取り組みます。100 万ドルの助成金は、テキサス大学システムのイニシアチブである Trauma Research and Combat Casualty Care Collaborative (TRC4) から授与されました。研究チームは、臨床医の外傷治療の意思決定を改善するための AI ツールを開発して導入します。
国立生物工学情報センター (NCBI) で発表された論文「最終的な治療までの時間と外傷患者の転帰との関連性: ゴールデン アワーの 1 分 1 秒が重要」によると、迅速で最終的な治療は外傷患者の転帰を左右する主な要因です。治療が遅れると生存率が低下し、外傷の影響が長引く可能性があり、外傷と治療の間隔が長くなると「30 日死亡率と正の相関関係があります」。
NCBI の 2 番目の記事「外傷現場でのトリアージ開発の歴史と米国外科医師会の基準」では、外傷後の最初の 60 分間が非常に重要であるため、医療従事者からは「ゴールデン アワー」と呼ばれることが多いと指摘されています。テキサス大学システムの研究者は、AI ツールを使用して治療の遅れを特定し、改善することで、テキサス外傷システムにおける重傷患者の治療を改善することを目指しています。
「TRC4は、テキサス大学サンアントニオ校健康科学センター、テキサス大学タイラー校、テキサス大学サンアントニオ校とのこのコラボレーションをサポートできることを嬉しく思います。これは、外傷研究を推進するという私たちの使命にとって重要な節目となります」と、UTヘルスサンアントニオ校外科教授兼研究副委員長であり、TRC4のエグゼクティブディレクターであるジェームズ・バイナム氏は述べました。「このパートナーシップは、革新的なアプローチと調整により患者の転帰を向上させ、医療の未来を形作る、医学における刺激的な新しい機会を意味します。」
このプロジェクトは、iRemedyACT（テキサス外傷システムにおける重傷患者の最終的な治療の遅れを特定し、改善し、AI の進歩により外傷治療を改善する）と呼ばれています。協力機関の主任研究者には、Amina Qutub（UTSA）、Brian Eastridge 医学博士（UT Health San Antonio）、Alan Cook 医学博士（UT Tyler）が含まれます。MATRIX 所属の共同 PI には、Mark Goldberg、Dhireesha Kudithipudi、Joe Houpt、Chris Rathbone が含まれます。
「このプロジェクトは、高次元、マルチモーダル、不均衡な外傷データを評価する機械学習モデルの設計を加速し、臨床医が緊急医療介入について迅速かつ情報に基づいた決定を下し、個別の患者ケアを提供できるようにします」とクディティプディ氏は指摘した。「クトゥブ博士のようなMATRIXの研究リーダーが、テキサス州の外傷ケア専用の集中型AI対応データリポジトリへの道を切り開いているのを見るのは、私にとって誇りの源です。」
ACT は、広くアクセス可能な人工知能 (AI) ツールと、医療専門家向けの対応するトレーニング インフラストラクチャを備えたオンライン プラットフォームです。これらのツールには、大規模言語モデル、専門家の情報に基づくクラスタリング、インタラクティブな視覚化が含まれます。ACT は、研究者や臨床医がデータを分析し、外傷治療のプロトコル、ポリシー、意思決定を改善するために利用できます。
ACT が価値ある洞察を生み出すには、研究者が解釈のための関連データセットを収集する必要があります。プロジェクト チームは、UT システム全体の病院から外傷患者に関するデータを収集するための通信ネットワークとデータベース インフラストラクチャを開発し、外傷専門家が利用できるデータの量を大幅に増やします。データは当初はテキサス州全体で利用可能になりますが、プロジェクトが進むにつれて全国で利用可能になる可能性があります。NCBI の論文「外傷の病院前ケア時間のメタ分析」によると、病院前環境での外傷ケアに関するデータは歴史的に堅牢性が低く、病院での治療に関するデータよりも意思決定に役立ちませんでした。
「過去 25 年間、私たちは救急外来に到着した瞬間から病院を退院するまでの負傷患者の詳細なデータを収集してきました」とクック氏は述べました。「これらのデータは、膨大な前向き研究に役立っています。その結果、患者の転帰は最終的に改善されました。このプロジェクトでは、患者ケアと転帰の同様の改善を実現することを目指して、病院前の状況に注目しています。」
クック氏は、チームは患者の負傷から外傷センター到着までの経過時間を分析すると説明した。負傷現場の地理的位置を地図に描き、負傷の多発地点を特定する。特定されると、これらのデータは負傷予防の取り組みや介入に役立つ可能性がある。たとえば、負傷の多発地点の近くに追加のリソースを配置して、応答時間や移動時間を改善し、患者の全体的な転帰を改善する可能性がある。
研究チームは、AI を活用した意思決定によって外傷患者の生存率が向上し、外傷の長期的な影響が軽減され、テキサス外傷システム全体の効率が向上すると期待しています。
「AI が医療に良い影響を与える可能性は大きい」と、生物医学および化学工学の准教授であるアミナ・クトゥブ氏は言う。「先月、FDA は戦闘負傷者の出血トリアージ用 AI ソフトウェアを初めて承認しました。同時に、血液から外傷性脳損傷を評価する新しい迅速なバイオマーカー検査も承認されました。外傷の分野に新しい AI 手法と統合データベースを導入することで、iRemedyACT は、外傷生存者の命を救い、生活の質を向上させる画期的なトランスレーショナル アプリケーションを加速します。」
このプロジェクトは、UTSA の大学全体の取り組みに沿ったもので、AI と医学の交差点における研究と学問の育成を目指しています。昨年秋、UTSA と UT Health San Antonio は共同で、国内初となる医学と AI の二重学位プログラムを開始しました。同じ頃、MATRIX は AI と機械学習を活用した健康格差の解消を目的とした M-POWER というセンターを設立しました。このセンターは、テクノロジーを通じて健康の公平性と研究の多様性を推進することを目的とした国立衛生研究所 (NIH) の AIM AHEAD プログラムから資金提供を受けました。
「UTSA は AI と健康という学際的な分野で急速に勢いを増しています」と、UTSA 研究担当暫定副学長のジョアン・ブラウニング氏は指摘します。「この助成金は、分野間の橋渡しとなる貴重な研究を実施し、最も重要な点として患者の転帰を改善する素晴らしい機会となります。」
MATRIX AI は、UTSA、UT Health San Antonio、Southwest Research Institute、およびサンアントニオ地域全体から 70 人以上の科学者と AI 専門家を結集し、先駆的な学際的 AI ソリューションの最前線に立っています。機械学習と展開、人間の能力の拡張、神経に着想を得た AI、信頼できる AI という 4 つの主要な研究方針に重点を置き、業界リーダーや連邦研究機関と戦略的に提携することで、MATRIX AI は重要な AI の課題に取り組むとともに、国で高まる学際的な AI 研究人材のニーズに応えています。複数の専用研究センターと多数の共同プロジェクトを備えた MATRIX AI は、UTSA とサンアントニオで AI 研究を推進する主要な拠点です。新しく開設された 3 つの MATRIX 研究センターの 1 つである M-POWER は、特に医療格差の解消に重点を置いています。
iRemedyACT チームは、TRC4 から直接助成金を受ける 4 チームのうちの 1 つです。100 万ドルの助成金は、2025 年 7 月 31 日までのプロジェクトの最初の 16 か月間に充てられます。さらなる開発のために追加の資金が支給される可能性もあります。
オードリー・グレイ
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元記事: https://www.utsa.edu/today/2024/05/story/researchers-use-AI-to-improve-trauma-care.html