研究によると、AIを使用した顔面熱画像診断で冠動脈疾患を検出できる

「この非侵襲性、非接触型の技術は、地域社会における冠動脈疾患のスクリーニングに有望である可能性がある」と、北京の扶外病院国立心血管疾患センター主任医師で、この研究の責任著者であるジェ・ジェン博士はUPIに電子メールで語った。

世界保健機関によれば、ここは世界最大の心臓血管センターです。

研究者らは研究結果の中で、顔面熱画像診断は「皮膚温度パターンの測定を通じて、異常な血液循環や炎症活動の領域を特定できる」と記している。

しかし、研究者らは、この技術を臨床現場で導入する前に、より大規模で民族的に多様な患者グループを対象にその有効性を検証する必要があると警告した。

冠状動脈性心疾患の診断に関する現在のガイドラインは、完全に正確ではない、または広く適用できないリスク要因の確率評価に依存しているため、研究者らはより正確な検出ツールの調査を求めている。

しかし、結果は非常に有望なものでした。

テスト中、「私たちのアルゴリズムは、冠動脈疾患のスクリーニングのための現在のガイドライン推奨臨床ツールと比較して、優れたパフォーマンスを示しました」と鄭氏は述べた。

リスク要因に関する情報を他の現行の方法で補うのは、時間がかかり、侵襲的であることが多い。研究者らによると、血液検査に加え、臨床医は心臓の電気信号を記録する心電図検査や、血管や心臓を通る血流を画像化する血管造影検査を頻繁に実施しているという。

対照的に、サーマルイメージングは非侵襲的です。赤外線を検出することで、物体の表面の温度分布と変化を捉えます。

「複雑な情報を抽出、処理、統合する機械学習技術の登場により、さまざまな疾患の予測に無数の画像情報を活用する優れた能力が示された」と研究者らは指摘した。

彼らは、侵襲的で時間のかかる技術に頼らずに、熱画像と AI を組み合わせて冠動脈疾患の存在を正確に検出できる可能性を探りました。

研究対象となった心臓病の疑いのある460人の平均年齢は58歳で、そのうち126人（27.4%）が女性だった。

この研究では、冠動脈疾患を検出するための AI 支援画像モデルの開発と検証を目的として、確認検査の前に参加者の顔の熱画像を撮影しました。

研究者らは、322人の参加者（70%）が冠動脈疾患を患っていることを確認した。彼らは高齢で、男性である傾向があった。また、生活習慣、臨床的および生化学的リスク要因があり、予防薬の使用率が高い傾向もあった。

研究者らによると、熱画像診断と人工知能を組み合わせたアプローチは、従来のリスク要因と臨床的兆候や症状を考慮した検査前のリスク評価よりも、冠動脈疾患の検出に約13％効果的だったという。

最も重要な 3 つの熱指標のうち、最も影響力があったのは顔の全体的な左右の温度差であり、次いで顔の最大温度と平均温度でした。

特に、左顎領域の平均温度が最も強力な検出特徴であり、次いで右目領域の温度範囲、左こめかみ領域の左右温度差が続きました。

このアプローチにより、高コレステロール、男性、喫煙、過剰体重、空腹時血糖値、炎症指標など、冠動脈疾患の従来の危険因子も効果的に特定されました。

限界については、研究者らは調査のサンプル数が比較的少ないことと、調査が 1 つの病院でのみ実施されたという事実を認めている。参加者は全員、心臓病の疑いを確認するための検査を受けるよう紹介を受けていた。

カリフォルニア州パロアルトのスタンフォード大学医学部の予防心臓学ディレクター、デビッド・マロン博士は、「この研究は中国系の人々だけを対象にしたため、この検査法が肌の色素が異なる人々にどの程度効果があるかは不明だ」と述べた。同博士はこの研究には関わっていない。

しかし、「私の知る限り、顔の皮膚温度パターンとAIを組み合わせて冠動脈狭窄の有無を予測する取り組みはこれが初めてだ」とマロン氏は語った。

「この検査は、高コレステロールや高血圧といった従来のリスク要因よりも、心臓病のリスクを評価する上で優れた結果を示した」と同氏は付け加え、「体温は、冠動脈疾患の原因となる炎症の状態を反映する可能性がある」と指摘した。

このツールを患者のケアに組み込む前に、顔面温度に関する重要な研究を行う必要があるが、検証されれば、多くの患者の心臓リスクを検査する効率的で費用対効果の高い方法になる可能性があると、ニューヨーク州スタテンアイランドにあるノースウェルヘルスのスタテンアイランド大学病院の心臓病学科長、ミッチェル・ワインバーグ博士は述べた。

「患者数の増加、心臓検査、患者の病気の複雑化により、今日の心臓専門医に対する要求はさらに高まっています」とワインバーグ氏は述べた。「人工知能は将来、心臓専門医にとって最も貴重な臨床パートナーとして浮上するかもしれません。」

この技術はおそらく臨床医学の新たな一章を象徴するものとなるだろうが、「機械が臨床医の意思決定を奪うようになるのは、たとえ実現したとしても、まだ何年も先のことだ」とオマハのネブラスカ医療センター心臓カテーテル検査室長、シャーバズ・マリク博士は述べた。

それでも、近い将来、「機械学習は、患者の診断や治療を行う臨床医にとって重要なツールとなるだろう」とマリク氏は期待していると述べた。

「この種の研究は、患者中心の非侵襲的診断目的でAIを使用する素晴らしい実証であり、非常に革新的だ」と、心臓血管の専門家組織である米国心臓病学会の医療革新評議会の議長、ジェニファー・アヴァリ・シルバ博士は述べた。

セントルイスのワシントン大学小児科および生物医学工学教授のシルバ氏は、これは冠動脈疾患の診断のための「臨床的かつ商業的に実現可能なツールに向けた確かな第一歩」だと語った。

「心臓病学は、AI分析に非常に適した技術を備えた低侵襲の分野です。」