医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例最新医療AI研究左右の心不全を心電図から識別するAI研究

左右の心不全を心電図から識別するAI研究

心臓が血液を送り出す機能が低下する「心不全」の診断は、心エコーなどの診断技術に大きく依存する。一方で、専門検査ゆえに人的・物的な制約が少なからずあった。人間の医師では検出が難しい「心電図上の微細な変化」をAIアルゴリズムで解析し、心不全をより簡便かつ迅速に診断しようとする試みが広がっている。

米マウントサイナイ医科大学のリリースでは、同大学の研究メンバーが学術誌 Journal of the American College of Cardiologyに発表した「深層学習アルゴリズムによって心電図から左右心室機能不全を識別する」研究成果を紹介している。心エコーレポートからデータを抽出する自然言語処理プログラムをまず構築し、各患者における心室機能不全を捉えた上で、心電図波形からこれを予測するニューラルネットワークをトレーニングした。その結果として、心電図から左心室駆出率50%以上で正常範囲の患者をAUC=0.94、駆出率40%未満の患者をAUC=0.87の精度で検出できた。また右心室における収縮・拡張の複合障害予測についてAUC=0.84を達成している。

本研究は、これまでに先行する心電図AIではみられなかった「右心室」の機能不全を評価できる点がユニークと言える。著者のひとりAkhil Vaid医師は「私たちは、簡単かつ低コストで心臓全体を理解できるAIを開発する点で最先端を目指した。研究成果は、左右どちらの心不全か正しく診断することに役立つだろう」と語っている。

関連記事:

  1. β遮断薬治療に反応する心不全患者を特定するAI研究
  2. その息切れは心不全かCOVID-19か? – 米メイヨークリニックのAI拡張心電図
  3. 「循環器AIは善か悪か」- 欧州心臓病学会での議論

TOKYO analyticahttps://tokyoanalytica.com/
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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. 岡本 将輝
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. 杉野 智啓
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。
RELATED ARTICLES

最新記事

注目の記事