急性腹症に対する診断用機器ラーニングモデル：医学生に向けたｅラーニングツール

Diagnostic Machine Learning Models for Acute Abdominal Pain: Towards an e-Learning Tool for Medical Students

学習システムへのAIの応用は非常に期待が持てるところです。実践の場でしかトレーニングできなかった我々世代の医師には羨ましい限り。。。

しかし、医療技術、情報が常に更新され続けている現在、現役医師にとっても新しい学習システムの登場は嬉しいことです。

オーストラリア、メルボルン大学工学部からの報告です。

紹介の意図・目的

医学生にとって、コンピュータ支援学習システム（ｅラーニング・システム）の活用は、診断の推理と意志決定を含めたより多くの経験を積むことを可能にしうる。

ｅラーニング・システムを活用する場合、学生のニーズを取り込んだフィードバック（個人化フィードバック）がキモであると同時に実現化が難しい。

著者らは医学生の診断決定をサポートするための機械学習モデル開発について、論文を通して紹介した。

腹痛を呈した208症例について5つの診断予測を導き出すよう機会学習モデルにトレーニングさせた。

医学生がバーチャル患者に接するのにどのモデルがｅラーニング・ツール用として最も効果的であるかを判断した。

今後の目標は、学生が患者に個人的情報を質問し、また活発に診断仮説を行うことにより、これらのモデルが個別にフィードバックを返せるようになることである。