心臓病の診断精度向上のための AI ベースの超音波

フィリップスは、心臓エコーをより速く分析し、作業負荷を軽減できる、心臓血管超音波用の新しい AI ベースのプラットフォームを発表しました。新しい AI アプリケーションは、米国 FDA から 510(k) 承認を取得しており、EPIQ CVx および Affiniti CVx 超音波システムに統合されています。これにより、測定が自動化され、ワークフローが加速され、心臓血管画像診断ソリューションが大幅に改善されます。これにより、生産性が向上します。

これ AIを搭載した新しい超音波 心不全を検出するためのソリューションを提供することもできます。心不全は、世界中で約 6,400 万人が罹患している一般的な病気です。オランダには、推定 241,000 人の心不全患者がいます。心不全は死亡率の上昇や生活の質の低下を招き、世界中の医療システムに多大な負担をかけています。

心臓血管超音波検査

心臓血管超音波検査は、心不全やその他の心臓疾患を早期に診断するためによく使用されます。これは、心臓の構造と機能を視覚化する最も侵襲性の低い方法です。この画像技術に AI を統合することで、複数の分析手順を自動化できます。これにより、医師や看護師はさまざまな心臓疾患をより迅速かつ確実に、より効率的に検出、診断、監視できます。

「当社の心エコー検査ソリューションに AI の力を活用することで、心臓専門医や超音波技師に優れた診断能力を提供し、最終的には心臓病や弁膜症の治療における患者ケアと結果を改善します」と、フィリップス ベネルクスの超音波部門責任者であるアニーヌ ファン デン ハーク氏は述べています。「患者にとって、これは画像の解釈がより一貫していることを意味し、2 回目のスキャンの頻度が減る可能性があることを意味します。さらに、手順が短くなり、より効果的になるため、患者の回復が早まる可能性があります。」

RWMAを正確に検出

米国シカゴ大学医学部非侵襲性心臓画像診断ラボのディレクターであるロベルト・ラング医学博士は、他の医師とともに、6月14日から16日まで米国ポートランドで開催された米国心エコー図学会年次総会（ASE2024）で新たな知見を発表しました。これには、フィリップスと共同で開発されたAIアルゴリズムが局所壁運動異常（RWMA）を非常に正確に検出できる仕組みの説明も含まれていました。

RWMA は、心筋梗塞や先天性心疾患などの心血管疾患の患者における心血管イベントや死亡の指標となる可能性があります。機械学習を使用して RWMA の評価を自動化することで、心臓専門医や超音波技師の作業が軽減されます。心血管超音波システムの AI 機能は、臨床診療からの匿名化された患者データセットを使用してトレーニングされます。これにより、心臓画像の品質と再現性が向上し、これらのシステムのユーザーの作業が簡素化されます。AI 機能の組み合わせにより超音波画像の解釈がサポートされ、ユーザーは超音波の経験に関係なく、より速く、より効率的かつ正確に画像を分析できます。

AIと心不全

AIと心不全の分野では、急速に進歩が続いています。最近、UVA Healthの研究者が新しいものを開発しました。 リスク評価ツール 心不全患者の悪影響を予測する。この新しいツールは、機械学習と AI を使用して患者ごとに悪影響のある心不全の転帰を発症するリスクを判断することで、心不全の現在のリスク評価方法を改善します。この研究は国際誌 American Heart Journal に掲載されており、研究者らはこのツールを医療提供者に無料で提供しています。

そして今年から メッセージ Eko Healthとメイヨークリニックは、15秒以内に心不全を診断できるAI聴診器を開発した。このスマートデバイスは身体検査中に使用でき、心不全の重要な指標である駆出率の低下を検出できる。AI聴診器は、10万件を超える個別の患者の心電図と心エコー図のデータセットでトレーニングされている。