Escmid Global 2025で本日発表された先駆的な研究では、AIを搭載した肺超音波が肺結核（TB）の診断において人間の専門家を9％上回ることが実証されています。
Ultr-aiスイートは、Portableのスマートフォンに接続された超音波デバイスからの画像を分析し、結核検出のためのスプイムフリーで迅速かつスケーラブルな代替品を提供します。結果は、肺結核診断の世界保健機関（WHO）ベンチマークを超えており、アクセス可能で効率的な結核トリアージの主要な機会をマークしています。
これらの課題は、よりアクセスしやすい診断ツールの緊急の必要性を強調しています。 Ultr-ai Suiteは、深い学習アルゴリズムを活用して肺超音波をリアルタイムで解釈し、TBトリアージ、特に農村部の最小限の訓練を受けた医療従事者にとってよりアクセスしやすくします。オペレーターの依存関係を削減し、テストを標準化することにより、このテクノロジーは患者をより速く効率的に診断するのに役立ちます。」
リード研究著者、ヴェロニク・ステル博士
Ultr-ai Suiteは、3つの深部学習モデルで構成されています。超AAは、肺超音波画像から直接結核を予測します。 Ultr-ai（sign）は、人間の専門家によって解釈される超音波パターンを検出します。また、Ultr-AI（MAX）は、両方のモデルから最高のリスクスコアを使用して、精度を最適化します。
この研究は、西アフリカのベニンにある三次都市中心部で実施されました。除外後、504人の患者が含まれ、192人（38％）が肺結核を持っていることが確認されました。研究集団の中で、15％がHIV陽性であり、13％が結核の既往がありました。標準化された14ポイントの肺超音波スライディングスキャンプロトコルが実行され、人間の専門家は典型的な肺超音波所見に基づいて画像を解釈しました。単一のSputum分子検査（MTB Xpert Ultra）が参照標準として機能しました。
Ultr-ai（MAX）は、93％の感度と81％の特異性（AUROC 0.93、95％CI 0.92-0.95）を示し、非正常ベースのTBトリアージテストの90％感度と70％の特異性を超えました。
「私たちのモデルは、人間の認識可能な肺超音波所見のような大きな統合と間質の変化を明確に検出しますが、エンドツーエンドの深い学習アプローチは、人間の目を超えて微妙な特徴さえも捉えています」とSuttels博士は言いました。 「私たちの希望は、これが結核によく見られる小さな中心胸腺病変などの初期の病理学的兆候を特定するのに役立つことです。」
ソース：
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#AI搭載の肺超音波は結核の診断において人間の専門家よりも優れています
2025-04-14 04:19:00