Mayo Clinicの研究者は、臨床医が単一のFDG-PET脳スキャンを含む9種類の認知症に関連する9種類の認知症に関連する脳活動のパターンを特定するのに役立つ人工知能ベースの臨床意思決定支援システム（CDSS）を開発しました。神経変性表現型を区別する際の0.93±0.02のレシーバー動作特性（ROC）曲線。
T：David T Jones、MD
B：リーランドバーナード博士
ツールの標準ワークフローへの統合を比較した放射線読者の研究では、Stateviewerを使用した臨床リーダーは、標準的なケアプラクティスを使用しているものよりも正しい診断を行うオッズが3.3±1.1倍でした。また、解釈のほぼ2倍の速度を有効にしました。この研究は、2025年6月27日に公開されました 神経学.1
ステートビューヴァイヤーは、認知症ケアの中核的な課題を改善する可能性があります。複数の状態が存在する場合でも、早期かつ正確に病気を特定し、メイヨーチームは声明で述べました。脳の複雑さは、ジョーンズをそもそも神経科学に引き寄せたと彼は付け加え、彼の深い「より明確な答えへのコミットメントを支持します。 そのコミットメントを反映しています – 以前の理解、より正確な治療、そしてある日、これらの病気のコースを変えるための一歩です。」2
このシステムは、隣接するアルゴリズムを使用して、個々の患者のFDG-PETスキャンを、確認された認知症症例の大きな参照データセットと比較します。次に、特定の疾患パターンに一致する領域を強調表示する色分けされた脳活動マップを生成します。 9症候群の中で、ツールはアルツハイマー病、レウィの体内認知症、後部皮質萎縮、および前頭側頭型認知症です。
発見コホートは、3,671人（平均68歳、49％の女性）で構成され、3つの調査研究と臨床患者集団から引き出されました。すべての患者は、診断から2。5年以内にFDG-PETイメージングを受けました。システムの分類パフォーマンスは、アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブデータセットで外部的に検証されました。著者らは、有望なことですが、発見コホートはより広範な臨床集団を完全に表していない可能性があると指摘しました。
Mayo Clinicの研究者は、さまざまな臨床環境にわたるStateviewerのさらなる評価を計画しています。ツールが広く利用可能なイメージングモダリティとその視覚的解釈を使用することは、神経学の専門知識を欠くクリニックの専門レベルの洞察へのアクセスを拡大するのに役立ちます。2神経科医へのアクセスは非常に限られています。 Stateviewerのより広い目標は、Mayo Clinicを超えてテクノロジーを拡大し、「近い将来の世界規模で変革的であり、これらのデータ駆動型の洞察へのアクセスを拡大することです。
ジョーンズ博士は、メイヨークリニックのデータサイエンティストであるリーランドバーナード博士と提携して、システムを構築しました。 「Stateviewerを設計していたとき、すべてのデータポイントと脳スキャンが難しい診断と緊急の質問に直面している人であるという事実を見失うことはありませんでした」と彼は声明で述べました。 「このツールが、リアルタイムで正確な洞察とガイダンスで医師をどのように支援できるかを見ると、臨床医学の機械学習の可能性を強調しています。」2
参照
- Barnard L、Botha H、Corriveau-Lecavalier N、et al。アルツハイマー病および関連障害における神経学的意思決定をサポートするFDG-PETベースの機械学習フレームワーク。 神経学。 2025; 105（2）。 2：10.1212/wnl.000000213831
- Murphy S. Mayo ClinicのAIツールは、1回のスキャンで、アルツハイマー病を含む9つの認知症タイプを識別します。ニュースリリース。メイヨークリニック。 2025年6月27日。2025年7月1日アクセス。
- Lindquist SB。 Mayo Clinic Neurology AIプログラムは、脳疾患を検出するためのプラットフォームをテストします。ニュースリリース。メイヨークリニック。 2024年12月17日。2025年7月1日アクセス。
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2025-07-01 16:49:00