病気を「予知」 命を守れ
アメリカでは、いま新生児集中治療室に入院する赤ちゃんの感染症をビッグデータから「予知」するシステムの開発が進んでいます。早産などにより免疫力が弱い赤ちゃんにとって、感染症は命の危機につながる大きなリスク。しかしこれまでの医療では、感染が進行するまで検査などで発見することが難しく治療の壁になっていました。そこで研究チームは心電図や呼吸モニターなどが生み出す赤ちゃんの全データを1000人分集めて分析。
増殖する細菌のイメージ
データを収集
すると、感染症が判明する24時間前から、血中酸素量や心拍に「前兆現象」が起きていることが分かりました。ビッグデータの活用により、感染症を「予知」できる可能性が示されたのです。来年には、医療現場への本格的な導入を目指す臨床試験が始まります。
がん治療
ビッグデータで入院期間を半分に
取材した済生会熊本病院では患者の早期退院にも、ビッグデータを役立てていました。
この病院では患者の医療情報を、了解を得て毎日徹底的に記録しています。「体温」や「心拍数」から「トイレの回数」まで、記録する項目は1人300近くに上ります。年間のべ16万人をこえる患者のビッグデータに、入院期間を短縮させる鍵がありました。
患者が退院するまでの期間の長短には多くの要因が関わっていますが、ビッグデータの分析から分かった最も大きな要因は、患者が「痛み」を訴える期間でした。
データを収集
保管する巨大サーバー
以前は痛みがあれば安静期間を延ばしていましたが、分析結果からその方針を転換。痛みの度合いを細かく数値化し、その度合いに応じてリハビリを始めるなど、痛みに積極的に向き合う取り組みを進めています。
これによって、例えば以前は手術から退院まで平均2週間以上かかっていた前立腺癌の患者が、半分の1週間程度で退院できるなどの成果につながっています。
町ぐるみで「ぜんそく」激減
米ケンタッキー州最大の都市ルイビルでは、ぜんそく患者の割合が10人に1人を超え社会問題になっています。市では対策のため、患者が発作の際に使う「吸入器」にセンサーをつけてデータを収集する取り組みを開始。患者が吸入器を使うと、スマートフォンを介してその時間や場所、さらには天候や風向きの情報がデータセンターに送られます。臨床試験に参加した患者300人の発作パターンを詳しく解析したところ、それぞれの患者が発作を起こす「原因物質」が次々と判明。
ぜんそくの吸引器
ぜんそく発生マップ
患者にその物質を避けるよう推奨したところ、試験開始後の4カ月で発作の頻度が、平均で半分ほどになりました。市ではいま、さらなる対策として市内で特に発作が集中する「ホットスポット」の分析を始めています。
天候や風向きのデータと発作の関係を調べたり、大気汚染物質の濃度を調べるセンサーの設置を進めるなどして、ホットスポットが生まれる原因を明らかにし、ぜんそくの対策に結び付けようとしています。