トロント工科大学、AIとソーシャルメディアで長期COVID-19を追跡
トロント工科大学は、人工知能とソーシャルメディアを活用して、COVID-19の長期症状のうち最も一般的なものを追跡・特定しています。
Vector Instituteは、トロントのMaRSイノベーション地区を拠点とする人工知能の研究機関で、通信会社Telus Corp.、コンサルティング会社Deloitte、診断・医薬品企業Roche Canadaと提携し、長期COVID-19の患者が経験する症状について医療従事者がより多くを理解できるよう支援しています。
同チームは機械学習を用いたAIフレームワークを構築し、カナダ政府が長期COVID-19の患者と定義する人々、つまり初回の回復後も数週間から数か月にわたり症状が現れる人々によるTwitterへの投稿46万件を検索・処理しました。
研究によれば、ソーシャルメディアは病気の体験を表現するためによく使われています。ユーザーはソーシャルメディアを情報源としたり、感情面や社会的な支えを得たりするために頼りにしています。そのため研究者にとって豊富な資源となりますが、日々の膨大な投稿の中から研究課題に合致するものを確実に絞り込めるかどうかが前提となります。
このプラットフォームは投稿を分析し、長期COVID-19について一人称で書かれたものを特定した上で、記述された症状を集計しました。その結果、疲労、痛み、ブレインフォグ、不安、頭痛が最も多い症状であり、長期症状の患者の多くが複数の症状を同時に抱えていることが分かりました。
これらのパターンにより、病院外の日常生活から、症状がいつ、どのくらいの頻度で現れ、どこに集中して発生しているかというヒントが得られることが期待されています。得られた知見は臨床医や研究者と共有でき、問診の精度向上、早期の傾向把握、治療戦略の検討に役立てられる可能性があります。
「この研究は、AIが生活の向上にどのように役立つかを示す好例です。医療界に早期の兆候や当事者による生の情報を提供し、長期COVIDの症状についてのさらなる調査や治療に役立つ可能性があります。また、AIの専門家、民間企業、医療分野が協力し、知見を共有することで、COVID-19がもたらす深刻な影響の一部に対処できることも示しています」
一連の実験の後、予備的な結果では、症状の頻度、同時発生、時間的分布に関するパターンが、このフレームワークによって確実に検出し可視化できることが示されました。
AIを使わずにこの研究を再現するには、膨大な作業時間と人員が必要になります。研究者は数十万件のソーシャルメディア投稿を手作業で探し出し、一人称で書かれた長期COVIDの症状がない投稿を除外し、症状を数えなければならないためです。
「AIは大量のデータセットから、パターンを見つけ出すことに非常に優れています。人間の頭脳では把握しきれないほど大きな対象に向いています」
このフレームワークは、急速に変化し、なお多くの未知の要素を含むウイルスの研究を加速させます。
現時点では、長期COVID-19はまだ十分に解明されていません。診断の統一された方法も、症状を和らげたり治したりする単一の治療法もありません。患者の治療結果を改善し、今後数年にわたって病院が過負荷に陥らないようにするためには、情報が鍵となります。
「長期COVIDは人によって異なる現れ方をします。この状態の多様性や症状の治療法について、私たちはまだ研究を続けており、すべての人に当てはまる単一のアプローチはありません。Vectorがソーシャルメディアで行った研究の結果は、長期COVID、特に つらい症状についての理解を深める助けになります。この概念実証研究は医療の多くの分野に応用でき、パンデミックの初期兆候の把握から、新薬治療による副作用の早期兆候の把握まで、医療提供者への情報提供にさまざまな形で活用できます」
2021年5月に、長期COVID（ポストCOVID症候群としても知られる）を患う1048人のカナダ人を対象に行われた調査では、100以上の症状や日常生活での困難が明らかになりました。
カナダの長期COVID患者支援団体およびカナダの慈善団体Neurological Health Charitiesが調査した成人の約80%が、初感染から4～12週間の間に1つ以上の症状を報告しました。
60%は長期的に1つ以上の症状があると報告しました。症状が非常に深刻で、約10%は長期的に仕事に復帰できていません。
この技術の開発に関わる研究者やチームは、長期化するCOVID-19との世界的な闘いに速やかに貢献することを期待しています。同時に、このフレームワークをさらに発展させたり、他の状況に応用したりする方法も既に構想しています。
「これは新しいタイプのツールです。これを行っている例は他に知らず、そのため医療研究において本当に非常に有用となりうると考えています」と、長期COVIDに関する2つの大規模研究を行うUniversity Health Networkの上級科学者、Angela Chung博士は述べました。
研究者らは、このフレームワークを予備的に使用したところ、症状の頻度、同時発生、時間的分布に関するパターンの発見に役立つことが示されたと報告しています。
実際、この機械学習システムの価値はCOVID-19にとどまりません。研究者は今や、新たに出現する感染症、希少疾患、ブースター接種が感染に与える影響など、集団レベルの他の医療事象を理解するための重要な資源としてソーシャルメディアを活用できるツールと手法を手にしています。
Vector Instituteは、人工知能の発展に取り組む独立した非営利法人で、機械学習と深層学習の分野で成果を上げています。そのビジョンは、カナダにおけるAIの知識、開発、活用で卓越と主導的地位を確立し、経済成長とカナダ人の生活向上を促進することです。Vector Instituteはオンタリオ州政府、カナダ政府のCIFARパンカナダAI戦略、そしてカナダ全土の産業界スポンサーから資金提供を受けています。
