米マサチューセッツ総合病院（MGH）放射線科の研究チームは、頭部CT画像から迅速に脳出血の兆候を捉えることができるAIシステムを開発した。特に短時間での正確な判断が要求される救命センターなどでの活用が期待され、患者ケアの質の直接的な向上につながる可能性がある。
英News-Medical.Netが今月21日報じたところによると、このアルゴリズムは、904セットに及ぶ頭部CT画像を学習することで高い診断精度を得たという。研究チームのMichael Lev医師は「早期に脳出血の可能性を把握することで、本来の正しい治療に結びつけられ、重篤な後遺症や死亡を避けるられるようになる」としている。
脳神経科専門医にとって、急性期脳梗塞と比べると、脳出血の画像診断は比較的容易であるとされる。一方で救命救急の現場では、超急性期で画像変化が小さい、多発外傷を伴い時間的余裕がないなど、正しい判断を阻害する複数の要因がある。MGHは、実際に各医療機関へのシステム配備を進め、実用性の程度を確かめることが次の重要なステップとなると報じている。
