AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-22
大規模言語モデルと構造化データによる脳卒中アラートでの急性頭蓋内血管イベントの予測
原題: Predicting acute intracranial vascular events in stroke alerts using large-language models and structured data
急性脳卒中アラートは脳血管疾患以外でも頻繁に発報し、偽陽性が資源を圧迫し診断の不確実性を高めている。研究チームは大規模言語モデル、電子カルテの構造化データ、臨床時系列特徴を統合した機械学習モデルを構築し、アラート発報時点での急性頭蓋内血管イベント(AIVE)を予測した。16,512件のアラートのうち9,013件(55.6%)がAIVEであり、マルチモーダルモデルは内部テストでAUROC 0.73・感度0.76・特異度0.56を達成し、発報後のリスク層別化と偽陽性評価の削減に役立つ可能性がある。