最近、プログラム（人工知能ではない）による診断を扱った論文の論評が2本続いた。興味深いので、2回にわたって取り上げてみたい。

　カナダ・トロント大学救急医学のBrian Steinhart氏らによる急性心不全（AHF）診断の数学モデルが、10月13日付のAm J Coll Cardiol誌に報告された[1]。ノルウェー・Stavanger大学病院のKenneth Dickstein氏が同誌Editorial上で、モデルの有用性について論じている[2]。

　Steinhart氏らの数学モデルは臨床所見（カテゴリー値）と脳性ナトリウム利尿ペプチド前駆体N端フラグメント（NT-proBNP）測定値（連続値）を組み合わせるもので、IMPROVE-CHF試験のデータを使用してモデルを構築し、PRIDE試験のデータで妥当性を検証したものだ。

　特に臨床所見が中間的な確率しか与えない場合に、この数学モデルが正確な診断を提示するという。Steinhart氏らは、そのような症例ではモデルがAHFの尤度比の高低を適切に区分けしたと報告した。

　数学モデルは以下の多項式で表される。