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AI搭載の超音波ツールが産科画像診断の初心者を支援

8月1日にJAMA誌に発表された研究によると、AIを搭載したツールにより、初心者の超音波検査技師でも胎児の在胎週数を測定する際に資格を持った超音波検査技師と同等の精度を達成できるという。 ノースカロライナ大学チャペルヒル校のジェフリー・ストリンガー博士率いる研究チームは、妊娠14週から27週の間、超音波検査の訓練を受けていない初心者でも、高性能の機器で標準的な生体測定を行う専門家よりも、低コストの現場AIツールで良好な結果を示したことを発見した。 「これは、あらゆるスキルレベルの医療提供者がこの技術を活用して、特に訓練を受けた専門家や高度な機器へのアクセスが限られている環境において、信頼性の高い妊娠期間の評価を行うことができることを意味します」とストリンガー氏はAuntMinnieEurope.comに語った。 近年、放射線学の研究者は、リソースの少ない環境で医療従事者を支援するための潜在的なツールとして AI に注目しています。妊娠期間の正確な評価は妊娠ケアに不可欠です。しかし、これには超音波画像診断が必要ですが、リソースの少ない環境では利用できない可能性があります。 ストリンガー氏と同僚は、ブラインド超音波スキャンから妊娠期間を推定するディープラーニング AI モデルを開発しました。また、このモデルを低価格のバッテリー駆動デバイス (Butterfly IQ+、Butterfly Network) のソフトウェアに組み込みました。この研究では、経験の浅いユーザーがこのデバイスを使用した場合の診断精度を判定することを目指しました。 研究チームの将来的研究には、ザンビアのルサカとノースカロライナ州のチャペルヒルに住む、生存可能で単胎、異常のない妊娠第 1 期の女性 400 名が参加しました。この研究では、専門の超音波検査技師が経膣による頭殿長測定を通じて、実際の妊娠期間を確定しました。 一方、初心者ユーザーはAI超音波装置の使用に関する1日間のトレーニングセッションに参加し、確立された実際の妊娠週数は知らされなかった。専門家も同様だった。 妊娠14週から27週までの一次評価期間を含む、妊娠期間中のランダムなフォローアップ訪問で、初心者ユーザーはAI対応デバイスを使用して母親の腹部のブラインドスイープを収集しました(インデックステスト)。その間、専門家は高性能機器を使用して胎児の生体測定を実施しました(研究基準)。 一次評価期間では、AI 対応デバイスのパフォーマンスは研究基準と同等でした。これには、平均絶対誤差が 3 日に対して 3.2 日が含まれていました。 研究者らはまた、妊娠週数から 7 日以内の評価の割合が同程度であることも観察しました。これには、インデックス テストの 90.7% と研究標準の 92.5% が含まれます。 最後に、研究チームは、ザンビアとノースカロライナのコホートや高BMIの女性など、事前に指定されたサブグループで一貫したパフォーマンスを報告した。 研究著者らは、これらの結果を念頭に置くと、ポータブルAIデバイスはリソースの少ない環境でも使用できると強調した。また、これは世界保健機関(WHO)がすべての妊婦の妊娠期間を超音波検査で推定するという目標と一致していると付け加えた。 「これが妊娠のより良い管理、タイムリーな介入、そして母体と新生児の健康状態の改善につながることを期待しています」とストリンガー氏は語った。 同氏はAuntMinnieEurope.comに対し、研究チームには双子の診断、羊水量の評価、胎児位異常の診断など、この技術で行える追加の診断リストがあると語った。…

AI搭載の超音波ツールが産科画像診断の初心者を支援

8月1日にJAMA誌に発表された研究によると、AIを搭載したツールにより、初心者の超音波検査技師でも胎児の在胎週数を測定する際に資格を持った超音波検査技師と同等の精度を達成できるという。

ノースカロライナ大学チャペルヒル校のジェフリー・ストリンガー博士率いる研究チームは、妊娠14週から27週の間、超音波検査の訓練を受けていない初心者でも、高性能の機器で標準的な生体測定を行う専門家よりも、低コストの現場AIツールで良好な結果を示したことを発見した。

「これは、あらゆるスキルレベルの医療提供者がこの技術を活用して、特に訓練を受けた専門家や高度な機器へのアクセスが限られている環境において、信頼性の高い妊娠期間の評価を行うことができることを意味します」とストリンガー氏はAuntMinnieEurope.comに語った。

近年、放射線学の研究者は、リソースの少ない環境で医療従事者を支援するための潜在的なツールとして AI に注目しています。妊娠期間の正確な評価は妊娠ケアに不可欠です。しかし、これには超音波画像診断が必要ですが、リソースの少ない環境では利用できない可能性があります。

ストリンガー氏と同僚は、ブラインド超音波スキャンから妊娠期間を推定するディープラーニング AI モデルを開発しました。また、このモデルを低価格のバッテリー駆動デバイス (Butterfly IQ+、Butterfly Network) のソフトウェアに組み込みました。この研究では、経験の浅いユーザーがこのデバイスを使用した場合の診断精度を判定することを目指しました。

研究チームの将来的研究には、ザンビアのルサカとノースカロライナ州のチャペルヒルに住む、生存可能で単胎、異常のない妊娠第 1 期の女性 400 名が参加しました。この研究では、専門の超音波検査技師が経膣による頭殿長測定を通じて、実際の妊娠期間を確定しました。

一方、初心者ユーザーはAI超音波装置の使用に関する1日間のトレーニングセッションに参加し、確立された実際の妊娠週数は知らされなかった。専門家も同様だった。

妊娠14週から27週までの一次評価期間を含む、妊娠期間中のランダムなフォローアップ訪問で、初心者ユーザーはAI対応デバイスを使用して母親の腹部のブラインドスイープを収集しました(インデックステスト)。その間、専門家は高性能機器を使用して胎児の生体測定を実施しました(研究基準)。

一次評価期間では、AI 対応デバイスのパフォーマンスは研究基準と同等でした。これには、平均絶対誤差が 3 日に対して 3.2 日が含まれていました。

研究者らはまた、妊娠週数から 7 日以内の評価の割合が同程度であることも観察しました。これには、インデックス テストの 90.7% と研究標準の 92.5% が含まれます。

最後に、研究チームは、ザンビアとノースカロライナのコホートや高BMIの女性など、事前に指定されたサブグループで一貫したパフォーマンスを報告した。

研究著者らは、これらの結果を念頭に置くと、ポータブルAIデバイスはリソースの少ない環境でも使用できると強調した。また、これは世界保健機関(WHO)がすべての妊婦の妊娠期間を超音波検査で推定するという目標と一致していると付け加えた。

「これが妊娠のより良い管理、タイムリーな介入、そして母体と新生児の健康状態の改善につながることを期待しています」とストリンガー氏は語った。

同氏はAuntMinnieEurope.comに対し、研究チームには双子の診断、羊水量の評価、胎児位異常の診断など、この技術で行える追加の診断リストがあると語った。

「そして、私たちは他のことにも取り組んでいます」と彼は付け加えた。「私たちの目標は、産科超音波検査の全範囲を、世界で最も資源が限られている地域にまで広げることができるツールスイートを作成することです。」

付随論説で、ロードアイランド州ウィメンズ&インファンツ病院のアレクシス・ギモフスキー医学博士率いるチームは、AIは産科ケアと画像診断を進歩させる可能性を秘めているものの、ストリンガー氏らが使用したような技術は「万能薬には程遠い」と書いている。

彼らは、超音波検査が標準的であろうとAI搭載であろうと、低・中所得国のより広範な医療制度の中で実施されて初めて、妊婦と新生児のケアが改善されるだろうと意見を述べた。これには、訓練を受けた医療専門家、基本的な医薬品と機器、妊娠合併症を管理するための紹介システムが含まれる。

「これらのインフラと臨床ケアの課題に対処することは、先進的な超音波技術の影響を最大限に引き出し、世界的に母子の健康成果を改善するために不可欠である」とギモフスキー氏と共著者らは書いている。

この研究はビル&メリンダ・ゲイツ財団の資金提供を受けた。全結果は以下で確認できる。 ここ

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#AI搭載の超音波ツールが産科画像診断の初心者を支援
2024-08-06 07:00:27

執筆者について: nipponese

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