NVIDIA によると、NYU Langone HealthとNVIDIAは、患者の30日間の再入院リスクを予測することを目的とした大規模言語モデル (LLM) であるNYUTronを開発するために協力した。
このモデルは自然言語処理を利用し、電子医療記録を分析して、AI を活用した洞察を医師に提供する。NYUTronは、入院期間、院内死亡の可能性、保険請求拒否の可能性に関する予測アルゴリズムを生成した。 このモデルは、臨床介入が必要な患者を特定することにより、再入院率を低下させ、患者の転帰の改善とコストの削減につながることを目指している。
患者の治療成績の向上: 再入院との戦い
NYUTronは、追加のケアが必要な可能性のある患者を特定するのに役立つ貴重な洞察を提供する。 モデルの予測機能により、医師は再入院のリスクがある患者を特定できるため、的を絞った介入と患者ケアの改善が可能になる。 モデルの洞察を活用することで、病院は退院プロセスを強化し、再入院率を低下させ、高い再入院率に伴う経済的罰金を回避できる可能性がある。 入院期間、死亡の可能性、保険金請求拒否の可能性を予測するモデルの機能により、リソースの割り当てが最適化され、治療計画が通知されるため、さらに価値が高まる。
患者の再入院予測で差別化
NYUTronの優れた点は、医療タスク向けに特別に調整された、高度に洗練されたデータに基づいてトレーニングされた中規模のモデルにある。 巨大な汎用モデルとは異なり、NYUTronはより実現可能な量のリソースを利用しながら高い精度を実現する。 さらに、臨床ノートの大規模なコーパスでモデルを事前トレーニングし、現場で特定の病院データを使用してモデルを微調整するというチームのアプローチにより、精度が向上し、モデルがさまざまな医療機関に適応できるようになる。 この精度、効率、適応性の組み合わせにより、NYUTronは AI を活用した再入院リスク予測システムの導入を目指す病院にとって魅力的なソリューションとなるという。
NYU Langone Healthと NVIDIAのコラボレーションは、患者の転帰予測における大規模言語モデルと自然言語処理の可能性を示している。
