AIにおいて専門学会はどのような役割を果たしているのか：E-HEALTH-COM

人工知能は画像診断を変える可能性があります。そしてそれにはある程度の議論が必要です。

MRI を使用した包括的な心臓診断を受ける必要がある心臓病専門医には、少し時間が必要です。このような明確化には約 30 分かかり、その後は診断センターによるフォローアップ作業が必要になります。教授、博士。ハイデルベルク大学病院心臓病クリニックの副医長であり、ドイツ心臓病学会 (DGK) の eCardiology セクションのスポークスマンであるベンジャミン メーダー氏は、人工知能のおかげで、これがより迅速に実現できると信じています。

アルゴリズムは意図的に削減された

メーダー氏は最近、水晶球を観察できるプロジェクトについてランセット・デジタル・ヘルス誌で報告した。さまざまな診断 AI アルゴリズムが、さまざまな心筋疾患を持つ 3,000 人を超える患者と 1,000 人を超える対照被験者に基づいてトレーニングされ、検証されました。一方で、目標は超短時間の MRI プロトコルでした。一方で、超音波検査は得意だがMRIがこれまで苦手としていたいくつかのこと、特に左心室拡張末期圧（LVEDP）の測定などをAIを使ってMRIに教えるべきである。

訓練されたアルゴリズムの 1 つである AI-CMP は、心筋症のさまざまな原因を解明することを目的としています。ハイライトは、アルゴリズムが 1 枚のコントラストのない 4 チャンバー静止画像を使用してトレーニングされたことです。 AI-LVEDP と呼ばれる圧力アルゴリズムの場合、特別な画像や異なる投影を必要とせず、2 腔ビューの単一の心周期で十分である必要がありました。スピードが重要でした。

ワンストップショップへ向かう途中ですか？

最小限の出発材料で作業する場合、結果はかなり良好です。心筋症を分類する場合、AI-CMP ツールは心筋症の種類に応じて 0.82 ～ 0.92 の受信者動作曲線下領域を作成します。これは非常に適切な値です。 AI-LVEDP アルゴリズムは、ゴールドスタンダードの心臓カテーテルと比較して、上昇した LVEDP と正常な LVEDP を区別する点で 0.75 を達成しました。これは心エコー検査と同じくらい、あるいはそれ以上に優れています。

「そのように考えると、おそらくスキャン時間 2 ～ 5 分の非常に短いワンストップショップ MRI プロトコルがますます現実的に見えてきます」と Meder 氏は言います。一本道な作品ではなかったのでなおさらです。ハイデルベルク大学病院に加えて、ウルム大学病院、シュトゥットガルトのロバート・ボッシュ病院も参加し、2 社のメーカーから合計 4 台の MRI スキャナーが導入されました。

供給はどこへ行くのでしょうか？

これはすべてまだ研究段階です。どうやってケアの世界に飛び込むのですか？選択肢の 1 つは、大手デバイス メーカーが AI ツールをそれぞれのシステムの機能として提供するのを待つことです。しかし、学術研究の観点から見ると、これは少し不十分です。代替案は、スタートアップのスピンオフによる「学術翻訳」だろう。しかし、新しい医療機器規制（MDR）の条件下では、ツールごとに個別のスタートアップを設立することは、以前よりもさらに手間がかかります。

メダー氏は、自身の出版物をきっかけに、特に AI アプリケーションにおける翻訳のテーマについて議論を始めたいと考えています。ここで専門学会が役割を果たすことはできるだろうか。たとえば、個々の機器メーカーから独立して、たとえば大学の医療プラットフォームで提供できる専門家向け AI アプリケーションを認定するなどの役割を果たすことができるだろうか?最終的に、AI を取り巻く規制プロセスは、よりユーザーフレンドリーで、より高速で、よりコスト効率の高いものになる必要がある、とメーダー氏は述べています。「大学側にも規制要件を満たし、デジタル イノベーションを実践する機会がなければなりません。」

詳細情報

リーマン DH、メーダー B 他 Weitere Informationen: AI 強化心臓 MRI による診断と拡張期充満圧の予測: 病院データのモデリング研究。

https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(24)00063-3/fulltext