新しいAIツール 発展した ジョンズ・ホプキンス大学の研究者は、肥大性心筋症（HCM）の人々の間で突然の心臓死を予測し、既存の臨床ツールを上回ることを約束していることを示しています。
MAARS（心室性不整脈のリスク層別化のためのマルチモーダルAI）として知られるこのモデルは、医療記録、心臓MRIスキャン、およびイメージングレポートの組み合わせを使用して、個々の患者のリスクをより正確に評価します。
初期の試験では、MAARSは内部検証で0.89、内部検証で0.89のAUC（曲線下の面積）スコアを達成しました。
この改善は、生の心臓MRIデータを解釈する能力に起因しています。特に、ガドリニウムで強化されたスキャンは、標準的な評価で見落とされることがよくあります。
このツールにはケアをパーソナライズし、不必要な除細動器インプラントを減らす可能性がありますが、研究者はこの研究がジョンズホプキンスとノースカロライナのサンガーハート＆血管研究所の小さなコホートに限定されていることを警告しています。
彼らはまた、大規模で複雑なデータセットへのMaarsの依存が広範な臨床使用のための課題をもたらす可能性があることを認めました。
それにもかかわらず、研究チームは、MAARSが最も一般的な継承心の状態であるHCMの管理の変化をマークできると考えています。
イメージングと病歴の隠れたパターンを特定することにより、AIモデルは患者をより効果的に保護する可能性があります。
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#AIモデルは突然の心臓死をより正確に予測します
2025-07-04 10:20:00