「緩和ケアの目標の1つは、患者との対話を通じて、医療危機が生じる前に本人の希望を明らかにすることです。留意すべきは、何も来年死ぬような患者でなくても、こうすることに意味のある場合があることです。私たちは、余命は病気の便利な代理指標であって、こうした対話には利点があるだろうと考えています」


・自宅で最期を迎えたいという患者の願い

　ジャン氏は、数十年前にアメリカ人の80パーセントが自宅で死ぬことを望んでいるという調査を読んだ時、このニーズに気が付いたという。

　しかし、実際にそうできているのは35パーセント程度で、今では多少改善されたものの、それでもまだまだ道半ばである。

　死を予測するアルゴリズムは医師に代わるものではなく、診断の精度を高めるツールである。また緩和ケア導入の時期を適切に判断するだけでなく、労力と時間を割いて患者の経過を予測せねばならない医師の負担を軽減することにもつながる。

　「私たちが取り組んでいる問題は、緩和ケアから恩恵を受けられるはずの患者でも、実際に受けているのは一部だけだというものです。その原因はタイミングの見極めが遅すぎることが1つです。また緩和ケアをおこなう人材が足りていないことも原因でしょう」と研究チームのアナンド・アヴァティ氏。



・膨大なデータからアルゴリズムをプログラミング

　余命予測システムはディープラーニング（多層のニューラルネットワークによる機械学習システム）を用い、膨大なデータから学習をさせる。