ロサンゼルスに本拠を置くシーダーズ・サイナイのスミット心臓研究所の研究者らによって開発された新しい人工知能アプローチは、医師が気付かない可能性がある心房細動に関連する異常な心拍リズムを検出できることが示された。
なぜ重要なのか
スミット心臓研究所の研究者らは、今回の研究結果は人工知能が心臓ケアにおいてより広く使用される可能性を示していると述べている。
最近の研究では、 npjデジタルメディシンシダーズ・サイナイの臨床医らは、音波が心臓のリズムを示す心エコー図の画像を分析するために深層学習モデルがどのように開発されたかを示しています。
研究者らは、心房細動患者の10万件以上の心エコー図ビデオを研究するプログラムを訓練したと説明している。 このモデルは、洞調律の心臓 (正常な心拍) を示す心エコー図と、不規則な心拍リズムの心臓を示す心エコー図を区別しました。
このプログラムは、洞調律を有するどの患者が90日以内に心房細動を経験したか、または心房細動を発症するかを予測することができたと研究者らは述べ、画像を評価するAIモデルは既知の危険因子に基づいてリスクを推定するよりも優れたパフォーマンスを発揮したと指摘した。
「私たちが開発した深層学習アルゴリズムを心エコー図に適用して、心房細動と呼ばれる隠れた異常な心拍リズム障害を持つ患者を特定できることを示すことができました」とスミット心臓研究所のスタッフサイエンティスト、ニール・ユアン博士は説明した。
「心房細動は現れたり消えたりする可能性があるため、診察時には心房細動が存在しない可能性があります。この AI アルゴリズムは、心エコー検査中に心房細動が存在しない場合でも、心房細動の可能性がある患者を特定します。」
より大きなトレンド
スミット心臓研究所は、カリフォルニア州最大の心臓胸部移植センターであり、米国で 3 番目に大きいです。
CDC によると、2030 年には米国で 1,210 万人が心房細動になると推定されています。 AFib中、心臓の上心室は下心室と同期して拍動することもあれば、同期しないこともあり、臨床医が不整脈を検出することが困難になることがよくあります。 患者によっては、この状態がまったく症状を引き起こさないこともあります。
研究者らは、エコー画像を分析するために訓練された機械学習モデルは、臨床医が未診断の不整脈患者の心臓の微妙な変化を早期に検出するのに役立つ可能性があると述べている。
実際、AI は心房細動の早期発見に大きな期待を寄せてきました。これは、次のような医療システムにおける同様の研究で証明されています。 ガイジンガー そして メイヨークリニック。
記録上
「この技術が心エコー図を見ているときに人間の目では気づかないような危険な状態を検出する可能性があることを私たちは勇気づけられました」と、スミット心臓研究所の心臓専門医でAI研究者のデビッド・オーヤン博士は語った。 「心房細動のリスクがある患者や、心房細動に関連する症状を経験している患者に使用される可能性があります。」
「このプログラムが、どの患者が活動性心房細動または隠れ心房細動を患っているかを予測したという事実は、非常に大きな臨床応用の可能性がある」とスミット心臓研究所心臓病学部長のクリスティーン・M・アルバート博士は付け加えた。 「隠れ心房細動を患っている患者を特定できれば、重篤な心血管イベントが起こる前に治療できる可能性があります。」
Mike Miliard は Healthcare IT News の編集長です
ライターにメールを送信します: [email protected]
Healthcare IT News は HIMSS の出版物です。
