人工知能 (AI) は、心エコー図の作成をより迅速かつ効率的に支援し、画像品質が向上し、オペレーターの疲労が軽減されることを、AI 支援心エコー検査の初の前向きランダム化対照試験で示しました。
日本の研究では、11 か国の研究プラットフォームから開発され、シンガポール科学技術研究庁の支援を受けて開発された Us2.ai ソフトウェアが使用されました。このシステムと、コネチカット州ニューヘイブンのイェール大学医学部とテキサス大学オースティン校で開発されたもう 1 つの新しく開発された AI システム PanEcho は、広範囲の構造、機能、心臓のビューを自動的に分析できます。これら 2 つのシステムの研究は、米国心臓協会 (AHA) の科学セッション 2024 で発表されました。
AIのスピードと精度
心エコー検査心臓画像処理の最も一般的な形式であるこれは、「AI を使用するのに理想的な場所」であると Ouyang 氏は述べています。 「これは病気の全範囲をカバーしています。私たちはスクリーニングのために健康な患者だけでなく重篤な患者にもそれを使用しています。」心エコー検査は安価で持ち運びが可能で、放射線を使用しないが、観察者間の解釈のばらつきと画像の品質がアキレス腱であると同氏は説明した。
AI は解釈のばらつきを減らし、画質を向上させることを目的としています。順天堂大学（東京）の研究者、鍵山伸之医学博士によると、1日に発行される試験の数も増加する可能性があるという。同氏は、日本の単一センターで働く4人の超音波検査技師が参加した研究を発表したが、そこでは米国よりも一人当たりの心エコー検査の実施率が高い。
テキサス大学オースティン校の電気工学の博士号取得候補者であり、心血管データサイエンス研究所の研究員であるグレゴリー・ホルステ氏は、AIは画像やビデオを解釈する「主なボトルネック：高度なスキルを持つ人材へのアクセスの制限」を克服するのにも役立つと述べた。イェール大学、PanEcho の検証研究の研究者。 PanEcho モデルは、5,000 万枚の画像から構成される 120 万本以上のビデオでトレーニングされ、高い精度を維持しながら異常を検出できる 5 つのビューを選択しました。
「これは、AI が実際にエコー取得を簡素化する方法です」とホルステ氏は述べ、「高度な訓練を受けた技術者や超音波検査者のアクセスが制限されている環境では大きな影響を与える可能性があります。」と述べています。必要なビューが少なくなるため、「こうした人々がアクセスできなかった自動心臓血管ヘルスケアが可能になる」可能性がある。
誇大広告を超えて
これらの研究は、ヘルスケアにおける中核テクノロジーとしての AI の価値を実証しています。日本で実施されたランダム化比較試験では、14のタスクを調査し、AIがほぼすべての値を返し、生成された値は85%から99%の症例で医師の最終報告書の範囲内であることが示されました（ただし、単一のタスクではより低い割合がありました）測定）。盲検審査員は、AI 以外の画像の 31%、AI を利用して作成された画像の 41% について、画像の品質が優れていると評価しました。残りのほとんどは良いと評価されました。しかし、超音波検査者の数 (4 人) と研究期間 (38 営業日) は限られていました。
PanEcho の検証研究でも同様の精度が示され、39 件の測定値がシステムによって正確に報告される可能性が非常に高かった。 AI モデルは、それが開発されたのと同じ医療システム内のその後のコホートに対して、またスタンフォード大学の公開心エコー図データセットに対して検証されました。 PanEcho は試験ではテストされていませんが、検証により、結果はさまざまな患者集団に一般化できることが示されました。
日本の研究は前向きであり、外部で検証されたが、AI モデルには小規模なトレーニング データセットが含まれていたと欧陽氏は指摘した。対照的に、PanEcho 研究は遡及的なデザインを採用しており、主に社内で検証され、大規模なトレーニング データセットに基づいていました。
もう 1 つの違いは、クローズドソース ソフトウェアとオープンソース ソフトウェアです。日本の研究には、研究のために無料で提供されたクローズドソースの Us2.ai ソフトウェアが含まれていました。 PanEcho の開発者は、他の人が心エコー検査用の AI を開発できるように、プログラミング コードをオープンに公開する予定です。
「私は研究者らがコードと重みを公開すると言ったことを称賛します。これはオープンサイエンスにとって重要です」と欧陽氏は語った。
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#により心エコー検査がより高速になりよりアクセスしやすくなります
2024-11-17 18:59:00