AIで心筋梗塞と心臓死を予測

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心臓CTと問診からのリスク因子に機械学習を適用し、心筋梗塞および心臓死の発生を予測した前向き試験が学術誌Cardiovascular Researchに発表された。15年間の追跡で1912人の被験者のうち76人で実際に起きた心臓疾患イベントを正確に予測できたという研究成果であった。

Medical Xpressでは、同研究が患者のリスクを個別に予測できるものとして紹介している。循環器専門医が従来用いていた、心血管疾患のリスク評価にAtherosclerotic cardiovascular disease(ASCVD)risk scoreがあるが、そのスコアではイベント発生のリスクを過大評価していると研究結果から指摘されている。

研究グループによると「個別の予測から、患者個人への生活上の指導など推奨事項が導かれ、有害な心イベントに苦しむリスクを減らすことに役立つだろう」と語られている。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。