人工知能が重度の心臓弁膜症の診断を自動化 < イェール大学医学部

心血管データ サイエンス (CarDS) ラボの研究者らは、心臓の超音波スキャンから重度の大動脈弁狭窄症として知られる一般的な心臓弁膜症を検出できる新しいアプローチを開発しました。 8月23日にヨーロピアン・ハート・ジャーナル誌に発表されたこの研究は、日常的な臨床ケアに影響を与える可能性がある。

重度の大動脈弁狭窄症 (AS) は、大動脈弁の狭窄によって引き起こされる重大な健康障害で、特に高齢者に多く見られます。 早期診断により、症状を緩和し、入院や早期死亡のリスクを軽減する介入が可能になります。 ドップラー心エコー検査と呼ばれる心臓の特殊な超音波画像検査は、AS を検出するための主な検査です。 研究チームは、より単純な心臓超音波スキャンを使用して重度の AS を自動的に検出できる深層学習モデルを開発しました。

この技術は、この研究の上級著者であり、心臓血管医学および健康情報学の助教授であり、CarDS Labの所長であるRohan Khera医学博士、修士課程、およびチャンドラ・ファミリー大学電気コンピュータ工学部の同僚らによって開発された。テキサスのオースティン。 この研究には、イェール ニューヘブン病院で 2016 年から 2020 年の間に行われた 17,570 本のビデオを含む 5,257 件の研究が組み込まれています。 このモデルは、ニューイングランドとカリフォルニアの異なるコホートからの 2,040 件の連続研究によって外部的に検証されました。

「私たちの課題は、AS の正確な評価が患者管理とリスク軽減にとって重要であるということです。 専門的な検査が依然としてゴールドスタンダードである一方で、私たちの心エコー検査検査室に到着する検査者に依存すると、病気の状態の初期段階で人々を見逃してしまう可能性が高くなります」とケラ氏は述べた。

「私たちの目標は、ポイントオブケアの超音波スクリーニングに適した機械学習アプローチを開発することでした」と、この研究の共同筆頭著者であり、心臓病学フェローであり、現在CarDS Labの博士研究員を務めるエヴァンゲロス・オイコノモウ医学博士、DPhil氏は述べた。 。

彼らの取り組みにより、大動脈弁狭窄症の早期発見が可能となり、患者はタイムリーな治療を受けることができます。 「私たちの研究により、より特殊な機器を必要とせずにハンドヘルド超音波検査がますます使用できるようになるため、より広範なコミュニティでの AS のスクリーニングが可能になります。 これらはすでに救急外来や他の多くの医療現場で頻繁に使用されています」とケラ氏は付け加えた。

この進歩は、臨床医兼研究者とコンピューター科学者の緊密な協力の結果です。 ケラ氏の共同指導を受けているテキサス大学オースティン校の博士課程の学生であるグレッグ・ホルステ氏は、この技術を可能にする革新的な方法論の開発を主導し、この研究の共同筆頭著者でもありました。 「臨床ケアを改善するために新興テクノロジーを活用した実用的な開発を可能にするためには、このような学際的な協力が不可欠です」とケラ氏は強調した。

この研究は、国立衛生研究所の国立心肺血液研究所からの助成金の一部によって資金提供されました。賞 K23HL153775 です。