米スタンフォード大学の研究チームは、深層学習モデルを利用し、造影MRIを撮影する際の造影剤（ガドリニウム製剤）の使用量を大幅に減らすことができるとの研究成果を公表した。造影剤の使用量を減らすことで、より安全な撮像を実現できるため、今後造影MRIの利用が大幅に促進される可能性がある。
News-Medical.Netが11月26日に報じたところによると、研究チームは畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet）と呼ばれるモデルを200人分の造影MRI画像に利用し、ごく少量の造影剤によって生じる、人間では識別することのできない画像上の微細な変化をアルゴリズムに認識させることに成功した。研究を率いたEnhao Gong博士は、「AIテクノロジーにより、患者の安全性確保と既存技術の向上を両面から達成したい」としている。
ガドリニウム製剤は、1～2%の患者に副作用を引き起こすとされているが、血圧低下や呼吸困難などの重篤な副作用を確実に予測する方法はまだなく、また腎機能障害がある患者には実質的に造影検査の施行ができなかった。Radiology Businessは、チームが今後、造影剤の種類・背景疾患・部位などを広げて有効性を検証していくことを報じており、造影MRIの裾野を広げる技術に期待が集まっている。
