AIは心不全のリスクを潜在的に検出できる可能性、研究が明らかに

ある研究によると、人工知能は心不全のリスクがある人々を検出するのに役立つ可能性がある。ダンディ大学医学部の研究者たちは、心不全の早期段階での診断と管理を改善するために人工知能を使用してきた。 

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研究者たちは、機械学習手法を通じて人工知能を適用し、数千人の患者のエコー心臓画像を分析して、心不全につながる心臓の小さな兆候を検出した。これは診断の効率性を大幅に高め、医療業界の患者に利益をもたらす可能性がある。

研究者たちはAIを使用して心臓の形状のパターンを可視化

これを実現するために、Chim Lang教授率いる研究チームは、試行的なAIディープラーニング手法を使用して、人口ベースの電子健康記録および心臓スキャンから収集されたエコー心臓画像を読み取り、分析した。これにより、患者が心不全を発症するリスクを高める可能性のある心臓の形状と機能のパターンを可視化することができた。

人工知能（AI）は心不全のリスクを検出するために使用できる可能性がある、と研究で判明。https://t.co/TkUuruMLMs

— STV News (@STVNews) 5月 30、2024

研究者たちは、スコットランド健康研究登録簿およびバイオバンク（SHARE）から患者が自発的に提供したデータを使用した。当初、1万5,000件の患者レコードのデータセットが選択され、そこから最終的な578人の患者のサンプルが導き出された。

AIによる心臓スキャンはより精密

人工知能の支援を受けて行われた心臓スキャンは、従来のものよりも比較的より精密な測定値を提供した。 研究を主導したChim Lang教授によると、AIソフトウェアは心不全の診断において重要な心臓の構造と機能のより多くの機能を提供した。

「私たちの研究は、ディープラーニングをエコー心臓画像の解釈に利用する上での進歩を表しています。これにより、電子健康記録データセット内で心不全の患者を大規模に特定するプロセスを効率化できます。」

Lang教授

AIで強化されたエコー心臓画像は、EHRデータ設定から取得された平均的なスキャンよりも、より明確に定義された心臓のサイズと機能を提供した。この詳細さ、およびより大規模なスケールで画像を処理する能力は、臨床試験における患者の選定を加速したり、医療システム全体での心不全の監視モニタリングを支援したりする可能性がある。

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心不全は依然として一般的な臨床的および公衆衛生上の問題である。これは、心臓が体の他の部分に十分な血液を送り出せなくなる状態である。この状態に対する根治法はないが、生活習慣の変更、手術、薬物療法により、症状や病気の進行を制御するのに役立つ。通常、この病気は時間とともに進行する。

研究者たちは患者の記録を使用して、機械学習を活用し、エコー心臓画像の分析だけでは見逃しやすい構造的および機能的な異常を特定した。

AIは従来の分析では追跡できない異常を検出

インタビューで、Lang教授は、この研究が患者の生活向上に大きな可能性を秘めていると述べた。彼は、特徴的な患者レコードの評価に基づき、標準的な2次元エコー心臓画像では見られなかった形態的および機能的な異常を検出できたことを明かした。

「膨大な量の患者レコードを評価することで、エコー心臓画像の従来の分析では不可能だった構造的および機能的な異常を検出することができました。」

Lang教授

この研究は ESC Heart Failure Journalに掲載され、これらの難しい障害の早期診断を支援することで医療を変革するAIの能力を浮き彫りにした。述べられたように、ソフトウェア開発者のUs2およびROCH Diagnostics Internationalからの資金提供の助けを借りて、この研究は予測診断および個別化治療におけるAIアプリケーションのさらなる探求への道を開く。

クリス・ムリティによるCryptopolitanレポート