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Audioflow - 排尿音から尿流量の異常を検出するAIツール

Audioflow – 排尿音から尿流量の異常を検出するAIツール

排尿機能の評価では、尿流量測定(ウロフロメトリー)を用いて「尿の流れる勢い」を計測する。泌尿器科で日常的に活用される重要な検査だが、外来の場で患者に排尿してもらう検査であるため、実施に時間を要することや、スムーズな排尿が得られずワークフローに支障を来すことも多い。シンガポール総合病院の研究チームは、排尿音を識別して尿流量の異常を検出するAIツール「Audioflow」を開発し、自宅環境で簡易に実施できる検査手法の確立を目指している。

本研究の成果は、欧州泌尿器科学会(EAU)の2022年次総会で発表されている。研究チームは男性被験者534名に対し、防音室内環境でスマートフォンによって録音された排尿音データから、アルゴリズムのトレーニングと検証を行った。その結果、AIモデルは排尿音から尿路閉塞や膀胱機能障害を示す流量・時間を推定可能となるとともに、従来型の尿流量計による検査結果と80%以上の一致を認めた。また「尿流量の異常」の特定についても泌尿器科専門医と83.8%の一致をみている。本モデルは男性の排尿音からのモデル学習であるため、現時点で女性の排尿分析には活用できない。

シンガポール総合病院のLee Han Jie氏は「パンデミック以降、病院での診療は減り、遠隔医療へとシフトしている。我々は通院と通院の間に患者の状態を確認するモニタリング方法を開発したいと思っている。防音環境ではない通常の家庭環境で、ノイズがある場合にもツールを機能させるため、現在改良に取り組んでいる」と語った。

関連記事:

  1. Tyto Lung Sounds Analyzer – 遠隔医療用の肺音解析AIシステム
  2. イスラエル国内の尿路感染症治療精度を大きく向上させたAI
  3. 膀胱がん術前化学療法の奏功判定を支援するAI研究

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)、英University College London(UCL)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、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員准教授など。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