身長と体重から算出するBMIは、心血管疾患発症の手軽な予測指標として頻用される。一方、同量の筋肉と脂肪を「リスクとして同質」と評価する当該指標では、予測精度に一定の限界があることも想像に難くない。一方、腹部のCTスライスを活用することで、皮下脂肪・内臓脂肪・筋などを領域ごとに捕捉・定量できるが、手動での評価には時間とコストがかかり過ぎる側面があった。
米マサチューセッツ州ボストンに所在するBrigham and Women’s Hospitalの研究チームはこのほど、腹部CT画像の自動体組成分析による脂肪コンパートメントから、心血管疾患の発症を高精度に予測できるとする研究成果を公表した。研究チームは、2.3万人に対して施行された3.3万件の腹部CT画像を利用してこの成果を導いたという。主要な心血管疾患や悪性腫瘍を持たない1.2万人では、CTスキャン撮像後5年以内に1,560件の心筋梗塞と938件の脳血管疾患発症を確認した。自動測定された内臓脂肪量は「将来の心血管疾患発症および脳血管疾患発症」と有意に関連しており、体重やBMIといった既存指標よりも高い予測精度を持つことを明らかにしている。
研究を率いたKirti Magudia氏は「この研究は既存の画像データから新しい情報を抽出することにより、臨床ケアに付加価値を与えるAIツールの可能性を示している」とし、医療システムへの増分コストを最小限にしながら、患者ケアを向上させる点に言及している。
