研究者らは、人工知能の助けを借りて心臓MRIスキャンを分析する画期的な方法を開発した。これにより、NHSの貴重な時間とリソースを節約できるだけでなく、患者のケアも改善できる可能性がある。
イースト・アングリア大学（UEA）、シェフィールド大学、リーズ大学のチームは、AIを活用して四腔面と呼ばれる特定の視点からMRIスキャンの心臓画像を検査するインテリジェントなコンピュータモデルを作成した。
イースト・アングリア大学ノーウィッチ医学部の主任研究者であり、ノーフォーク・アンド・ノーウィッチ大学病院の顧問心臓専門医でもあるパンカジ・ガーグ博士は、革新的で革命的な 4D MRI 画像技術を開発した研究者チームを率いています。この技術は、心不全やその他の心臓疾患のより迅速で非侵襲的かつより正確な診断への道を切り開きます。
AI モデルは心臓の各室の大きさと機能を正確に判定し、医師が手作業で得た結果と同等の結果を、はるかに迅速に実現しました。
最大 45 分以上かかる標準的な手動 MRI 分析とは異なり、新しい AI モデルではわずか数秒しかかかりません。
この自動化技術は、心臓の健康状態を迅速かつ確実に評価し、患者のケアを向上させる可能性があります。」
イースト・アングリア大学ノーウィッチ医学部パンカジ・ガーグ博士
この遡及的観察研究は、シェフィールド教育病院 NHS 財団トラストとリーズ教育病院 NHS トラストの 814 人の患者からのデータで構成され、AI モデルのトレーニングに使用されました。
モデルの結果が正確であることを確認するために、ノーフォーク・アンド・ノーリッジ大学病院NHS財団トラストの他の101人の患者のスキャンとデータがテストに使用されました。
他の研究でも MRI スキャンの解釈における AI の使用が調査されていますが、この最新の AI モデルは、複数の病院とさまざまな種類のスキャナーからのデータを使用してトレーニングされ、別の病院のさまざまな患者グループでテストが行われました。さらに、この AI モデルは、心臓の 4 つの心室すべてを表示するビューを使用して心臓全体の完全な分析を提供しますが、以前のほとんどの研究は心臓の 2 つの主要な心室のみを表示するビューに焦点を当てていました。
UEAノーウィッチ医科大学の博士課程学生ホサマディン・アサディ博士は次のように述べた。「心臓の機能と構造を評価するプロセスを自動化することで、時間と資源を節約し、医師に一貫した結果をもたらすことができます。」
「この革新は、より効率的な診断、より良い治療決定、そして最終的には心臓病の患者の転帰改善につながる可能性があります。」
「さらに、心臓の測定に基づいて死亡率を予測するAIの可能性は、心臓治療に革命をもたらし、患者の予後を改善する可能性を浮き彫りにしています。」
研究者らは、今後の研究では、さまざまな病院のより大規模な患者グループを対象に、さまざまな種類のMRIスキャナーを使用し、医療現場で見られる他の一般的な病気も含め、このモデルをテストして、より広範な現実世界の状況でうまく機能するかどうかを調べる必要があると述べている。
UEA、リーズ、シェフィールドのチームによる最近の研究では、女性患者、特に心臓病の初期段階または境界段階にある患者に対する心臓MRIスキャンの使用方法が改良され、女性の診断可能数が16.5%増加した。
この研究は、イースト・アングリア大学、リーズ大学、シェフィールド大学、ライデン大学医療センター、ノーフォーク・アンド・ノリッジ大学病院NHS財団信託、シェフィールド教育病院NHS財団信託、リーズ教育病院NHS信託の共同研究でした。
この研究は、ウェルカム・トラスト臨床研究キャリア開発フェローシップのパンカジ・ガーグ博士への資金援助によって支援されました。
「AIによる4腔シネCMRのセグメンテーションの開発と検証」がEに掲載されました。ヨーロッパ放射線学実験。
ソース：
ジャーナル参照:
Assadi, H., et al. (2024) 四腔シネ心臓磁気共鳴画像の AI 由来セグメンテーションの開発と検証。 欧州放射線実験。 doi.org/10.1186/s41747-024-00477-7。
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#AIで心臓MRIスキャンを解析する画期的な手法が開発される
2024-07-12 02:48:00