診断決定支援システムIsabel

Isabelとは

世界中の臨床医によって利用される、
診断決定支援システム（DDx）。
機械学習によって構築された疾患データベースをもとに、
入力された症状や徴候から鑑別診断リストを作成します。

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特長

鑑別診断リストの高い正確性
客観的に評価された有用性
素早く簡単に利用できるフォーマット

フリーテキストで複数の
症状・徴候を入力可能
6,000の疾患と
4,000の薬剤情報をカバー
様々なデバイスで利用可能

使い方

症状・患者情報を入力

症状や徴候、患者の年代、性別、渡航履歴などを入力します。
鑑別診断リスト

関連する鑑別診断のリストが表示。専門領域や”Red Flag”でソートすることもできます。また、関連する薬剤の副作用のリスト化も可能。
疾患の詳細情報

リストから各疾患の詳細な情報へリンクします。

よくある質問はこちら

鑑別診断リストの高い正確性

Isabelの正確性の高さについては、複数の研究結果で示されています。
96%の利用において、実際の疾患名が鑑別診断リストに含まれる結果とされています。

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客観的に評価された有用性

米国および英国の複数の医科大学を対象とした無作為化試験において、Isabelを利用することで、医師の臨床推論能力を33%向上させることが示されました。Isabelが実用的なツールであることを示す重要な結果です。
Isabelの正確性の高さについては、複数の研究結果で示されています。96%の利用において、実際の疾患名が鑑別診断リストに含まれる結果とされています。

重要な疾患を臨床医に想起させることで、診療をより確実なものとするために、Isabelは有効とされています。Isabelが使用されたケースのうち約10分の1の割合で、臨床医が考慮しなかった疾患をリストに挙げました。
複数の第三者レビューにおいて、Isabelは数ある診断支援システムの中で1位にランクされています。

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国内ユーザーアンケート

ご感想・ご意見

良いものだとは思いますが、同僚、特に若手の前では内緒にしておきたくなりました。（40代）
現在はWebブラウザから毎回ログインしており、これが煩雑でなかなか利用数の上昇に結びついていない。専用のアプリがあれば勧められるコンテンツになると思います。（60代）
英語での記載はやむを得ないと思いますが、日本語の自由文での記載で使えると便利ですね。例えば、電子カルテで患者からの聞き取りを入力しているところで、診断の可能性を支援してくれるだけでなく、さらに必要な質問などのアドバイスをくれるようになれば、実際の診療での有効性はさらに高まると考えられます。（60代）
他社製品では既になっていますが、Isabelについても症状の日本語入力をできるようにすることが最も使いやすさを増す方法と思います。これは断言して言えます。
以前より上がってくるリストが多いので目的別に疾患をグループ化できるといいと思う。以前の方がシンプルで使いやすかった気がする。（50代）

どうしてIsabelを契約しようと思われましたか

救急症例、内科新入院症例のカンファレンスを毎日やっておりますが、診断難渋症例にあたることがあります。カンファレンスの場で治療方針を決定することが多いため、鑑別診断から落としてしまっている重要疾患があると患者の予後に影響を与えてしまいます。そのような観点から契約しました。（40代）
鑑別を出そうと思ってもなかなか全てを網羅できず、見落としが怖いなと思っていた時にIsabelというものをネットで知り申し込みました。（20代）
不明熱診療を担当することが多くなったため、勉強の一助、参考にするため。（40代）
鑑別診断に活かせるかと思った。特に薬物の副作用についてのリストが出てくる時が良かった。（40代）
年齢別の鑑別診断リストをあげるサイトが以前他社にあったが、現在は利用できない。今回は年齢別鑑別診断という内容に惹かれて契約しました。（60代）
以前　大学病院で勤務中に使用したことがあり　鑑別診断に役立つと感じていたから。（50代）

Isabelがどのように診断に貢献しましたか

診断難渋症例にあたったときに思いもしない疾患が提示されてくることがあります。指摘されてみると確かに鑑別が必要な疾患であることもあり、見落としの防止という面で役に立っています。疾患のリストの中で“Red Flag”の物が強調されている点も助かります。（40代）
聞いたことある症候だけれども何かは思い出せない...というときに重宝しております。またもちろん知らない疾患も候補に入るので勉強になります。（20代）
思いつかない鑑別疾患、薬剤の副作用が出てくるのはよかった。特定の薬が頻回に登場することがあり、不思議に感じた。鑑別診断が外国風だなと思いました。（40代）
現時点ではまだ使用経験が浅く、十分な活用はできていないが、これまでの経過では思いつかない鑑別診断があがっており、興味を持って利用している（60代）
診断した結果が希少疾患であったり、通常診断しない科の場合、詳細を調べ直すために役に立っている。
自分自身での考え方を確認する意味ではかなり有効に機能する。（60代）
レッドフラッグを見落とさずにすみました。（50代）

ご感想・ご意見

良いものだとは思いますが、同僚、特に若手の前では内緒にしておきたくなりました。（40代）
現在はWebブラウザから毎回ログインしており、これが煩雑でなかなか利用数の上昇に結びついていない。専用のアプリがあれば勧められるコンテンツになると思います。（60代）
英語での記載はやむを得ないと思いますが、日本語の自由文での記載で使えると便利ですね。例えば、電子カルテで患者からの聞き取りを入力しているところで、診断の可能性を支援してくれるだけでなく、さらに必要な質問などのアドバイスをくれるようになれば、実際の診療での有効性はさらに高まると考えられます。（60代）
他社製品では既になっていますが、Isabelについても症状の日本語入力をできるようにすることが最も使いやすさを増す方法と思います。これは断言して言えます。
以前より上がってくるリストが多いので目的別に疾患をグループ化できるといいと思う。以前の方がシンプルで使いやすかった気がする。（50代）

どうしてIsabelを契約しようと思われましたか

救急症例、内科新入院症例のカンファレンスを毎日やっておりますが、診断難渋症例にあたることがあります。カンファレンスの場で治療方針を決定することが多いため、鑑別診断から落としてしまっている重要疾患があると患者の予後に影響を与えてしまいます。そのような観点から契約しました。（40代）
鑑別を出そうと思ってもなかなか全てを網羅できず、見落としが怖いなと思っていた時にIsabelというものをネットで知り申し込みました。（20代）
不明熱診療を担当することが多くなったため、勉強の一助、参考にするため。（40代）
鑑別診断に活かせるかと思った。特に薬物の副作用についてのリストが出てくる時が良かった。（40代）
年齢別の鑑別診断リストをあげるサイトが以前他社にあったが、現在は利用できない。今回は年齢別鑑別診断という内容に惹かれて契約しました。（60代）
以前　大学病院で勤務中に使用したことがあり　鑑別診断に役立つと感じていたから。（50代）

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海外ユーザーレビュー

Isabelが使用された98％の症例において、正しい診断が提示されました。診断決定支援システムは、医師が早々に思考を止めてしまう“Premature Closure”を避けるために役立ちます。複数の症状を説明できる1つの疾患に思い当たると、それに固執してしまい、他の可能性を考慮できなくなってしまう場合があるのです。 Mark Graber医師
Chief of Medical Service at the Northport Veterans Affairs Medical Center

以前、関節痛と下痢を呈した患者が当院を受診しました。別のクリニックで診察を受けたものの、診断がついていませんでした。Isabelを使用したところ、エルシニア感染症（Yersinia Enterocolitica）が鑑別リストのトップの1つに挙げられました。私自身では想起していなかった診断でした。患者のデータ、臨床的特徴、関連する論文を確認した後、これが患者の確定診断であると確信しました。私は、診断上の決定を求められた際には、頻繁にIsabelを使用しています。患者に対しても、私がどのようなことを行っているか、Isabelが何を示しているのかを説明し、Isabelが提示する診断の可能性について患者と話し合っています。 Lawrence Sprecher医師
Midelfort Clinic, Mayo Health System

最近当院を受診したある患者において、壊死性筋膜炎は考慮すべき重要な疾患として認識されていませんでした。しかし、外科医はIsabelを使用した後、手術を行うことを決定しました。手術によって、診断を確定しただけでなく、早期の対応を可能にしました。Isabelは患者の命を救ったと言えるでしょう。 Terrance R. Borman医師
Medical Director, Mayo Health System

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開発までのストーリー

Isabel Healthcareは、現在はグローバルに展開するコンテンツ提供企業です。しかし、設立当初は小さなスタートアップでした。
設立のきっかけは、その企業名ともなっている”Isabel”という3歳の女の子でした。

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よくあるご質問

Isabelでは鑑別診断リストをどのようにランク付けしていますか？: Isabelでは、統計的自然言語処理ソフトウェアを搭載し、カスタマイズされた疾患データベースを構築。あらゆる領域と、患者の年代における、10,000以上の症状と徴候を網羅しています。臨床的特徴のみならず、患者の年齢、性別、地域などを考慮し、疾患との関連性を特定するアルゴリズムが適用されます。
症状や徴候を入力する順序はリストの結果に影響しますか？: 臨床的特徴は、どのような順序でも入力することができます。それぞれの症状や徴候を独立して入力してください。自由記述での入力、またはドロップダウンリストから選択することもできます。
どのような症状を入力できますか？: 患者の症状や徴候に加え、検査結果の異常値や家族歴、バイタルサイン、社会歴、併存疾患なども入力することができます。検査結果を入力する際には、数値をテキストに変換してください。例えば、「hemoglobin 4.2mmol/l」は「low hemoglobin」と入力してください。
どのような場合にIsabelを使用すべきですか？: Isabelは、患者の診断が不確実である場合に使用できます。例えば、救急部門を受診した後に帰宅した患者が、再度、症状が悪化して受診した場合。または、治療に対して反応を示さない患者や、非特異的な診断を受けた患者など。Isabelは可能性のある選択肢をリストで提示しますが、それぞれの確度の高さを判断するのは利用者ご自身となります。
同様の診断支援システムとIsabelが異なる点はどのようなところですか？: パターン認識ソフトウェアを用いて、より多くの疾患と薬剤情報を網羅している点が、最も大きく異なります。他の診断決定支援システムでは、限定的なデシジョンツリーを用いたアーキテクチャを採用しており、網羅できる範囲はIsabelよりかなり少ないものとなっています。
また、Isabelの正確性、表示速度、利用のしやすさは、他製品と比較して優れているところです。