機械学習により、記憶ケアコホートを最も適切な核医学患者のみに絞り込む

アミロイドPET画像診断の恩恵を受けそうな認知症患者を自信を持って選択し、同時に高額な検査が役に立たない可能性のある患者を適切に除外するAI支援の方法が登場した。

選択方法では、教師あり機械学習によってまとめられた個人化された患者データに基づくコンピューター化された意思決定支援 (CDS) システムが使用されます。

オランダの研究者たちは、ある疑問に答えるためにこのツールを設計しました。

「臨床医がすでに主要な疾患指標（神経心理学的検査、アポリポタンパク質E（APOE）遺伝子型の状態、脳画像）に関する詳細な情報を持っている場合、アミロイドPETを追加することで臨床医はより確実な診断を下せるでしょうか？」

「アミロイドPET」とは、放射性トレーサーであるフロルベタベン（商品名ニューラセック）の注入によって増強された陽電子放出断層撮影の略称であり、神経画像診断の専門家が脳内のベータアミロイドプラークを視覚化するのに役立ちます。

研究者らは、自社開発のAIツールによって、アミロイドPET検査の候補者286人（全員が記憶ケアクリニックの患者）の中から、追加の画像検査を受けることで最も恩恵を受けるとみられる60人（21%）に絞り込まれたことを発見した。

対象には、対照群 135 人、アルツハイマー型認知症患者 108 人、前頭側頭葉認知症患者 33 人、血管性認知症患者 10 人が含まれていました。

アミロイドPET検査を受けた60人の患者のうち、188人（66%）が最終的に「十分な確実性」の診断を受けた。

結果は5月20日に発表される PLOSワン、主任研究者 ハネケ・ロディウス・ミースター医学博士、および同僚 アムステルダム大学医療センター 彼らのコンピュータ化された CDS アプローチは、比較した他の 3 つのアプローチよりも優れていたと報告しています。

• アミロイド PET なしでは、155 人 (54%) の患者で診断分類が得られました。
• 関連する適正使用基準で推奨されているアミロイド PET では、113 人 (40%) の患者にアミロイド PET が実施され、156 人 (55%) の患者で診断分類が得られました。
• 参加者全員にアミロイド PET を実施した結果、154 人 (54%) の患者が診断分類されました。

ロディウス・ミースター氏と共著者らは議論の中で、コンピューター化された CDS アプローチでは「正しく分類された症例の割合を損なうことなく」患者の 21% にアミロイド PET スキャンを実施するようアドバイスしていることを強調している。

もっと：

「したがって、私たちのアプローチは、すべての患者にPETを実施する、まったく実施しない、または適切な使用基準（AUC）に従ってPETを実施する他のシナリオよりも効率的でした。このアプローチをコンピューターツールに実装すると、臨床医は、患者データを個別に使用して、追加の（高価な）アミロイドPET検査を発注する際にバランスの取れた決定を下すことができます。」

この研究は入手可能である 完全無料で。