[2N3-J-13] AI応用: 医療診断

[2N3-J-13-03] 機械学習を用いた検査結果からの患者取り違え採血検出手法の検討

〇三谷 知広¹、土井 俊祐²、横田 慎一郎²、今井 健¹、大江 和彦^1,2 (1. 東京大学大学院医学系研究科、2. 東京大学医学部附属病院)

キーワード：異常検知、医療安全

誤った患者からの採血は再検査や誤診などの原因となり，提出された検体の0.1%〜0.3%に発生すると言われている．検体検査結果のチェック機構としては、各項目が前回値とどの程度変化したかを比較するデルタチェックと呼ばれる手法が広く用いられているが，その精度は十分とは言えない．当院における実際の採血結果から人工的な取り違えデータを作成し，主に前回値との差を特徴量として機械学習モデルによる取り違えの検出システムを構築した．デルタチェックによるROC AUCは0.9408であったのに対し，XGBoostによる最終モデルにおけるROC AUCは0.9986であった．