高度な深層学習テクノロジーがこの不公平な病気にどのように適用できるかを実証した新しい研究によると、人工知能 (AI) は心臓専門医と同じ精度でリウマチ性心疾患 (RHD) を検出できる可能性を秘めています。 この取り組みにより、世界中で年間何十万人もの不必要な死を防ぐことができるでしょう。
国立小児病院で開発され、最新版に詳しく記載されています。 アメリカ心臓協会ジャーナル新しい AI システムは、新しい超音波プローブの力と、心エコー図で RHD を診断できるアルゴリズムがインストールされたポータブル電子デバイスを組み合わせたものです。 これらの機器を配布すれば、医療従事者は専門の医学学位を持たなくても、RHDが流行している地域でRHDを検出できる技術を携行できるようになる可能性がある。
RHD は、繰り返される連鎖球菌 A 型細菌感染に対する体の反応によって引き起こされ、永久的な心臓損傷を引き起こす可能性があります。 早期に検出された場合、この状態は広く入手可能な抗生物質であるペニシリンで治療可能です。 米国およびその他の高所得国では、RHD はほぼ完全に根絶されました。 しかし、低・中所得国では4,000万人の生活に影響を与え、年間40万人近くが死亡しています。
「このテクノロジーは、心臓専門医の活動範囲を世界中のどこにでも広げる可能性を秘めています」と、チルドレンズ・ナショナルの心臓病研究員であり、スタッフ科学者のプーネ・ロシャニタブリジ博士と共同論文の共同筆頭著者であるケルシー・ブラウン医学博士は述べた。 「私たちのシステムの使い方を訓練された人なら誰でも、1分で子供を検査して、心臓がRHDの兆候を示しているかどうかを調べることができます。これにより、子供たちはより専門的な治療を受け、この変性疾患が心臓に深刻なダメージを与えるのを防ぐための簡単な抗生物質が投与されます。」 」
貧しい国の何百万人もの国民は、専門的なケアへのアクセスが限られています。 しかし、RHD を診断するためのゴールドスタンダードでは、高度な訓練を受けた心臓専門医が、非侵襲的で広く普及している超音波画像技術である心エコー図を読み取る必要があります。 心臓専門医の診察がなければ、この状態が検出されないままになり、進行した心疾患を含む合併症を引き起こし、場合によっては死に至る可能性があります。
新しい研究によると、Children’s National で開発された AI アルゴリズムにより、RHD の子供の最大 90% で僧帽弁閉鎖不全症が特定されました。 この病気の明らかな兆候により、僧帽弁が適切に閉じなくなり、心臓内の血流の逆流が引き起こされます。
3月から、循環器科の暫定部門長であるクレイグ・セイブル医師とそのプロジェクトのパートナーは、ウガンダでRHD検査を受ける子供のエコー検査プロセスにAIを組み込んだパイロットプログラムを実施する予定である。 研究チームは、洗練された新しいアルゴリズムを搭載したハンドヘルド超音波プローブ、タブレット、ラップトップが、これらの子供たちを早期に診断して結果を変える上で大きな違いを生む可能性があると信じている。
「リウマチ性心疾患を予防する最も効果的な方法の一つは、非常に初期の段階で罹患している患者を発見し、その患者に1日あたり数ペニーで毎月ペニシリンを投与し、リウマチ性心疾患で死亡する年間40万人の一人にならないようにすることである」病気です」とセーブル博士は語った。 「この技術が構築され、ニーズに応える大規模な普及が実現すれば、経済的に恵まれない国に精度の高い治療を提供し、世界中で右脳ヘルニアの撲滅に貢献できると私たちは楽観的に考えています。」
最良のアプローチを考案するために、2 人の児童国立 AI 専門家、ロシャニタブリジ博士とマリウス ジョージ リングラル博士（博士号、修士号、修士号）、研究とイノベーションのコナー ファミリー教授、シェイク ザイード研究所の主任研究員が協力しました。小児外科のイノベーション – 人間の知能を模倣する機械学習と、人間の学習能力を超えるディープラーニングのさまざまな手法をテストしました。 彼らは両方のアプローチの力を組み合わせて、RHD を検出するために心臓の超音波画像を解釈するように訓練された新しいアルゴリズムを最適化しました。
すでに、AI アルゴリズムは、心臓専門医が肉眼では検出または測定できない、RHD の心臓の 39 の特徴を分析しています。 たとえば、心臓専門医は、RHD を診断する際に心臓の大きさが重要であることを知っています。 現在のガイドラインでは、心臓の大きさの代替尺度として、66ポンド以上または66ポンド未満の2つの体重カテゴリーを使用する診断基準が定められています。 しかし、子供の心臓の大きさは、これら 2 つのグループ内で大きく異なる可能性があります。
私たちのアルゴリズムは、心臓のサイズを連続的な流体変数として確認し、調整することができます。 医療従事者の手にかかると、このテクノロジーが人間の目や脳よりもはるかに迅速かつ正確に計算を行う能力を増幅し、数え切れないほどの命が救われることを私たちは期待しています。」
プーネ・ロシャニタブリジ博士、Ph.D.、スタッフサイエンティスト
他の課題の中でも、チームは、歴史的に評価するには専門的な人間のスキルが必要であったカラードップラー心エコー図の評価の複雑さとともに、超音波画像に見られる固有の臨床的差異を処理するように AI に教える新しい方法を設計する必要がありました。
「この種の情報を解釈するには真の技術が必要ですが、私たちは現在、人間の目や脳よりも速く、おそらくより優れた学習を機械に教える方法を知っています」とリングラル博士は述べた。 「私たちは第二次世界大戦以来、この診断と治療のアプローチを使用してきましたが、心臓専門医がはるかに少ない低中所得国とこの能力を世界的に共有することができませんでした。私たちは AI の力で、そうすれば世界中の医療の公平性が向上すると期待しています。」
ソース：
参考雑誌:
ブラウン、K、 他。 (2024) 心エコー検査によるリウマチ性心疾患の検出に人工知能を使用: 僧帽弁閉鎖不全症に焦点を当てる。 アメリカ心臓協会の雑誌。 doi.org/10.1161/JAHA.123.031257。
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#はリウマチ性心疾患の検出において心臓専門医と同等の精度を示す
2024-01-17 03:55:00