NYUとNVIDIAが協力して、患者の再入院を予測するための大規模言語モデルを開発する

NYU and NVIDIA collaborate to develop a large-scale language model to predict patient readmissions.

退院は患者にとって重要なマイルストーンですが、時には回復への道のりの終わりではありません。米国では、初回退院後30日以内に約15%の入院患者が再入院することがあり、患者と病院の両方にとってより悪い結果や高いコストが伴うことがしばしばあります。

ニューヨーク大学の学術医療センターであるNYUランゴーンヘルスの研究者は、NVIDIAの専門家と協力して、患者の30日間の再入院リスクや他の臨床的な結果を予測する大規模言語モデル(LLM)を開発しました。

NYUランゴーンヘルスの6つの入院施設に展開されたNYUTronモデルは、今日発表された科学誌ネイチャーに掲載され、AIによる洞察力を提供することで、再入院の可能性を低減する臨床介入が必要な患者を特定する医師を支援します。

「患者を退院させる際には、再入院が必要になることは予想されません。また、もしそうだった場合は、病院に長く入院させる必要があるかもしれません」と、NYUグロスマン医学部の放射線科と脳神経外科の助教授であり、NYUTronの主要な協力者の一人であるエリック・オーマン博士は述べています。「AIモデルの分析を使用することで、私たちはクリニシャンに再入院のリスクを予測し、防止または解決するための手段を提供できるようになるでしょう。」

このモデルはNYUの医療システムで50,000人以上の患者に適用され、再入院リスクの予測結果が医師に電子メール通知で共有されています。オーマン氏のチームは、NYUTronの分析に基づく介入が再入院率を減らすかどうかを検証する臨床試験を計画しています。

急速な再入院の脅威に立ち向かう

米国政府は、30日間の再入院率を医療の質の指標として追跡しています。再入院率が高い医療機関には罰金が科され、これにより病院が退院プロセスを改善するように刺激されます。

最近退院した患者が再び入院する必要がある理由はたくさんあります。例えば、感染症、抗生物質の過剰処方、早すぎる手術ドレーンの除去などがあります。これらのリスク要因が早期に発見されれば、医師は治療計画を調整したり、患者を長期入院させたりすることで介入することができます。

「患者の再入院を予測する計算モデルは、1980年代から存在していますが、これを自然言語処理のタスクとして、臨床テキストの健康システム規模のコーパスが必要となるものとして扱っています」と、オーマン博士は述べています。「私たちは、電子健康記録の非構造化データを使用してLLMをトレーニングし、人々が以前に考慮していなかった洞察力を捕捉できるかどうかを確認しました。」

NYUTronは、NYUランゴーンヘルスの10年間の健康記録、約4十億語の臨床ノート、約40万人の患者を表す大量のデータによって事前トレーニングされました。このモデルは、再入院を予測するための最先端の機械学習モデルよりも10%以上の精度改善を達成しました。

LLMが初期の使用ケースで30日間の再入院を予測するためにトレーニングされた後、チームは1週間ほどで他の4つの予測アルゴリズムを展開することができました。これには、患者の入院期間の長さを予測すること、入院中の死亡リスク、患者の保険請求が拒否される可能性などが含まれます。

「病院を運営することは、ある意味ではホテルを管理することに似ています」と、オーマン博士は述べています。「病院がより効率的に運営できるようにする洞察力は、より多くの患者により多くのベッドとより良いケアを提供することを意味します。」

トレーニングから展開までのLLM

NYUTronは、数億のパラメータを持つLLMで、NVIDIA NeMo Megatronフレームワークを使用して、NVIDIA A100 Tensor Core GPUの大規模クラスターでトレーニングされました。

「言語モデルに関する話題の多くは、数百または数千のGPUを使用して、汚いデータセットでトレーニングされた数十億のパラメータを持つ巨大で汎用的なモデルについてです」と、オーマン博士は述べています。「私たちは、高度に洗練されたデータでトレーニングされた中程度のサイズのモデルを使用して、医療特化のタスクを達成しています。」

現実の医療現場で推論を最適化するために、チームはNVIDIA Tritonオープンソースソフトウェアの変更バージョンを開発し、NVIDIA TensorRTソフトウェア開発キットを使用してAIモデルの展開を簡素化しました。

「このようなモデルを実際の医療環境で展開するには、効率的に実行する必要があります」と、オーマン博士は述べています。「Tritonは、推論フレームワークとして必要なすべてを提供し、モデルを非常に高速に実行できます。」

オーマン氏のチームは、LLMを事前トレーニングした後、特定の病院のデータで微調整することで、精度を大幅に向上させることができたことを発見しました。これは、他の医療機関が同様のモデルを展開するのに役立つ可能性がある特徴です。

「すべての病院が大規模言語モデルを自社内でゼロからトレーニングするためのリソースを持っているわけではありませんが、NYUTronのような事前学習済みモデルを採用し、クラウド上のGPUを使用して少量のローカルデータで微調整することができます」と彼は言いました。「ほとんどの医療関係者にとって、それは手の届く範囲です。」

NYUTronについて詳しく知るには、Nature論文を読んで、このNVIDIAとNYUのトークをオンデマンドで視聴してください。

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