AIが心不全リスクを検出できる可能性、研究で判明

ある研究によると、人工知能は心不全のリスクがある人の検出に役立つ可能性がある。ダンディー大学医学部の研究者たちは、人工知能を用いて心不全の早期診断と管理を改善した。 

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研究者らは、機械学習技術を用いた人工知能を数千人の患者の心エコー画像の分析に応用し、心不全につながる心臓疾患の小さな兆候を検出しました。これにより、診断の有効性が大幅に向上し、医療業界の患者に利益をもたらす可能性があります。

研究者はAIを使ってハート型のパターンを視覚化する

これを実現するために、チム・ラン教授率いる研究チームは、試行段階の人工知能（AI）ディープラーニング手法を用いて、人口ベースのtron健康記録と心臓スキャンから収集した心エコー画像を読み取り、分析しました。これにより、患者の心不全発症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視覚化することができました。

AIは心不全リスクの検出に使用できる可能性があると研究で判明。https://t.co/TkUuruMLMs

— STVニュース（@STVNews） 2024年5月30日

研究者らは、スコットランド健康研究登録・バイオバンク（SHARE）から患者から自発的に提供されたデータを使用しました。彼らはまず15,000件の患者記録のデータセットを選択し、そこから最終的に578人の患者サンプルを抽出しました。

AI心臓スキャンはより正確

人工知能（AI）の助けを借りて行われた心臓スキャンは、従来のものよりも比較的正確な測定結果をもたらしました。 研究を主導したチム・ラン教授によると、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に関するより多くの特徴を提供したとのことです。

「私たちの研究は、maticを活用した心エコー画像の自動解釈における進歩を表しています。これにより、tron医療記録データセット内で心不全患者の大規模なdentを効率化できるようになります。」

ラング教授

AIを活用した心エコー画像は、電子医療記録データから取得した平均的なスキャン画像よりも、心臓の大きさと機能をよりdefiに示しました。このレベルの詳細さと、より大規模な画像処理能力は、臨床試験における患者選定の迅速化や、医療システム全体における心不全の監視モニタリングに役立つ可能性があります。

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心不全は、臨床的にも公衆衛生的にも依然として一般的な問題です。心臓が体全体に十分な血液を送り出せなくなった状態です。この病気に根治的な治療法はありませんが、生活習慣の改善、手術、薬物療法によって症状や病気の進行をコントロールすることができます。心不全は通常、時間の経過とともに進行します。

研究者らは患者の記録を使用し、機械学習を活用して、心エコー画像分析だけでは気付きにくい構造的および機能的異常をdent。

AIは従来の分析では Tracできない異常を検出します

ラング教授はインタビューで、この研究は患者の生活の質を向上させる上で大きな可能性を秘めていると述べました。教授は、患者の特徴的な記録を評価することで、標準的な2次元心エコー画像では確認できなかった形態学的およびメカニズム的な異常を検出できたと述べました。

「膨大な量の患者記録を評価することで、従来の心エコー画像の分析では検出できなかった構造的および機能的異常を検出することができました。」

ラング教授

ESC Heart Failure Journalに掲載されたこの研究は、 AIがこれらの難治性疾患の早期診断を支援することで、医療を変革する可能性を秘めていることを強調しています。前述のとおり、ソフトウェア開発会社Us2の協力とROCH Diagnostics Internationalからの資金提供により、この研究は予測診断と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ものです。

クリス・ムリティによるCryptopolitan レポート