AIを使用して胸部X線を分析することは、50歳以上の米国の女性の骨粗鬆症をスクリーニングするための費用対効果の高い方法である可能性がある、と研究者は報告しています。
この発見は、深い学習モデルと既存の胸部X線を使用した日和見的スクリーニング戦略のコストを検討し、AIが早期発見を改善する可能性を強調した研究からのものです。
「米国の老化人口と重要な治療ギャップによる骨粗鬆症の負担の増加により、リスクのある患者を検出する解決策を見つけることが重要です」とグループは書いています。この研究は8月6日のジャーナルオブザジャーナルに公開されました アメリカンカレッジオブラジオロジー。
デュアルエネルギーX線吸収測定法が利用可能であり、米国予防サービスタスクフォースによる65歳以上の患者の疾患を検出するために推奨されていますが、骨粗鬆症は診断されていないと説明しました。
一方、他の臨床上の理由で得られた胸部X線に適用される深い学習モデルは、特に中年から老人の個人の間で日和見的な骨粗鬆症のスクリーニングで有望であると彼らは付け加えた。
したがって、この研究では、研究者は、AI駆動型スクリーニングが、リスクのある患者をより早く、費用効果的に特定するための代替および補完的な手法として役立つかどうかを調査しました。彼らは、ソフトウェア（Treeage Pro 2024 R1.0）を使用して、2部構成の経済モデルを開発しました。スクリーニング経路を概説する決定ツリーと、長期コストと結果を投影するマルコフ微小シミュレーションモデルです。
彼らのシナリオは、深い学習で分析された胸部X線を使用した日和見スクリーニングの費用対効果を考慮し、その後、スクリーニングと治療のないシナリオと比較して治療が続きました。 500万個の個人シミュレーションに基づいて、モデルは、両方のシナリオの総ヘルスケアコスト、骨折、寿命、品質調整寿命（QALY）を推定しました。
結果によると、日和見的スクリーニング戦略は健康転帰を改善し、治療コストを増加させながら、より多くのQALYを生み出し、骨折を減らしました。日和見的スクリーニングで得られたQalyあたりのコストは、50歳以上の女性の間で得られたQalyあたり72,085ドルと推定されており、これはQalyあたり100,000ドルの米国費用効果のしきい値を下回っています。
「研究の結果は、深い学習によって強化され、その後に適切な治療によって強化された胸部X線写真を使用した日和見的骨粗鬆症スクリーニングは、50歳以上の米国の女性に対する費用対効果の高い介入を表していることを示しています」とグループは書いています。
最終的に、AI駆動型スクリーニングの費用対効果を実証することは、払い戻しの決定に影響を与え、臨床診療におけるAIツールの採用を奨励する上で重要な役割を果たす可能性があると著者は示唆した。政策立案者は、骨粗鬆症性骨折に関連する長期的な医療費を削減するAI主導の医療ソリューションの資金を優先するために証拠を活用することができると彼らは付け加えた。
「これらの発見は、AI駆動型スクリーニングの公衆衛生の可能性を強調しており、早期発見を改善し、骨粗鬆症ケアのギャップに対処します」と研究者は結論付けました。
完全な研究が利用可能です ここ。
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#AIは骨粗鬆症のスクリーニングに費用対効果が高い可能性があります
2025-08-07 19:58:00