研究者らは、人工知能（AI）が治療後にアルコールに再発するリスクを特定できる可能性があると述べています。
AIがアルコール依存症の再発リスクを見抜くのに役立つ可能性
By Robert Preidt ヘルスデイ記者
ヘルスデー・レポーター
2022年4月19日火曜日（HealthDay News） -- 人工知能（AI）は、治療後に再発するリスクのあるアルコール依存症患者を特定できるかもしれないと、研究者らは述べている。
患者は治療中や治療後に大量の飲酒に戻ることが多く、不健康なアルコール使用からの長期的な断酒を達成するまでに何度も試行する必要がある場合がある。
AIを用いることで、医療従事者と患者が飲酒の再発を予測し、再発前に治療を調整できる可能性があることを、イェール大学の研究者らが明らかにした。
新しい研究で、研究者らは臨床データと機械学習と呼ばれるAIの一種を用いて、外来治療プログラムの患者の再発を予測するモデルを開発しました。
予測モデルの開発とテストには、11の施設で16週間の治療の臨床試験を行った米国の成人1,300人以上のデータが用いられた。
患者は、9種類の薬物療法と行動療法の組み合わせのいずれかに無作為に振り分けられ、その結果に関するデータが機械学習アルゴリズムの「訓練」に使用されました。
その目的は、3つの異なる時点（治療開始1カ月間、治療終了1カ月間、毎週または隔週の治療セッションの間）で大量飲酒（女性は1日4杯以上、男性は5杯以上）の再発を予測できるモデル群を作成することでした。
イェール大学医学部精神医学助教授のウォルター・ロバーツ氏が率いる研究チームは、得られたモデルが再発の予測に優れており、大量飲酒に戻る危険性があり治療中に追加的な介入が有効な患者を特定するのに、臨床医よりも精度が高い可能性があることを発見しました。
この研究結果は、4月14日発行の学術誌「Alcoholism: Clinical and Experimental Research誌に掲載されました。
このモデルでは、再発を予測するために最も重要な情報として、肝酵素値やアルコール依存が始まった年齢などの因子と、飲酒行動や精神症状などに関する自己報告式の調査における患者のスコアが挙げられている。
これらの因子はすべて、アルコール依存症の治療中に比較的容易に、かつ安価に入手することができると、研究者らは述べている。
また、このモデルでは、特定の予測因子の重要性が男女間で異なっており、有害な飲酒との関連について性差を示したこれまでの研究とも一致するとしている。
詳細情報
飲酒問題の治療に関する詳細は、米国国立アルコール乱用・アルコール依存症研究所（National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism）を参照してください。
