東京医科歯科大学と富士通は2021年2月2日、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者の重症化と看護師の業務量をAIで予測する研究を開始した。医師の診療支援から病床管理まで幅広く医療現場を支援するシステムとしての有効性を検証する。
東京医科歯科大学と富士通は、コロナ禍での医療現場の負荷を軽減するため、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による肺炎の判定や重症化を予測するAI技術、またこれらの技術を応用し看護師の業務量を予測するAI技術を共同開発する（図1）。これらを組み合わせて、医師の診療支援から病床管理まで幅広く医療現場を支援するシステムとしての有効性を検証する考えである。
図1：東京医科歯科大学と富士通による、新型コロナウイルス肺炎患者の重症化と看護師の業務量をAIで予測する共同研究のイメージ（出典：東京医科歯科大学、富士通）拡大画像表示
胸部X線写真を用いた新型コロナウイルス肺炎罹患状況を判定するAIや、血液検査や病歴などの診療情報に基づき重症化を予測するAI、重症化予測データを基に新型コロナウイルス肺炎患者の治療に伴う看護師の業務量を数値化するAIを活用し、患者の病床移動スケジュールも含め、幅広く有効性を検証する。共同研究の期間は、2021年2月2日から同年年9月30日まで。
胸部X線写真による肺炎罹患判定AIについては、東京医科歯科大学が保有する、新型コロナウイルス肺炎患者の胸部X線写真の「DICOM」データ（CTやMRI、CRなどで撮影した医用画像のフォーマットと、それらを扱う医用画像機器の通信プロトコルを定義した標準規格）を、匿名化したうえで富士通が開発したAIに学習させ、患者の肺炎の有無や罹患部位をAIが判定する精度を検証する。
重症化予測AIについては、新型コロナウイルス肺炎に関する論文から、過去の新型コロナウイルス肺炎患者のなかから重症化した患者の血液検査や病歴などの診療情報を富士通が開発したAIに学習させ、患者の肺炎の病状変化を予測し、「ノモグラム図」（ある関数の計算や変換などを簡易に行うため、計算図表を使用して、複数の因子から数値を予測する数学モデル）として可視化する。これにより、新型コロナウイルス肺炎の入院患者1人ひとりの病状変化の予測に応じた治療の優先順位決定や、それに伴う院内の病床管理を支援する。
看護業務量予測AIについては、患者の重篤度に合わせた病床の移動や患者への治療行為、医師のサポートなどといった、新型コロナウイルス肺炎患者に対応する看護師の業務を、その専門性や業務負担などに合わせて数値化し、AIが事前に学習する。重症化予測AIと連携し、今後重症化が予測され一般病床から集中治療室などへ移動する可能性の高い入院患者数とその推移をAIが予測して、看護師の業務量増減の可能性を検証する。
これにより、新型コロナウイルス肺炎の感染状況に応じて、事前予測が難しい患者の病状変化に応じた適切な看護の提供と患者の病床移動スケジュールなどの病床管理を支援する。
