心臓血管超音波検査結果の評価におけるAIの大きな可能性

これは、この問題について厳密なテストを行った後、アメリカの科学者がネイチャー誌に発表した結論です。

この研究の主著者で、米国ロサンゼルスのシーダーズ・サイナイ医療センターに勤務するデビッド・オウヤン博士によると、これは心臓血管の健康に焦点を当てた初の臨床試験であり、これまでの研究で医療スキャンの読み取りにおけるAIモデルの潜在能力が実証されているという。

通常、心エコー検査は技術者によって行われます。これらの技術者は、心臓専門医に渡す前に心臓画像の初期評価を行います。

新たな研究では、医師らがAIモデルと超音波技師を比較し、どちらのグループが最も正確な初期評価を行うかを確認した。

両グループとも、左室駆出率（EF）の心エコー検査結果を評価した。EFは左室収縮機能の指標であり、心拍ごとに左室から大動脈に送り出される実際の血液量を表す。この検査は、心臓がどの程度機能しているかを測定し、患者が心臓発作を起こしているかどうか、または除細動器などの重要な治療を受けられるかどうかを評価するための主な方法です。

この研究では、約 3,500 件の心エコー検査結果が超音波検査技師と AI モデルの 2 つのグループにランダムに集められました。その後、心臓専門医もこれらの結果をランダムに評価しましたが、どの結果が人間によるもので、どの結果が AI モデルによるものかはわかりませんでした。

「AIは心臓専門医の結果と区別がつかないほど速く、より正確な結果をもたらします」と欧陽医師は語った。彼はまた、現在米国および世界中で超音波技師が深刻に不足している状況において、AI は医療施設が貴重な時間を節約するのに役立つ可能性があると評価しました。

EchoNet-Dynamicと呼ばれるこのAIモデルは、約145,000件の心エコー図でトレーニングされ、ディープラーニングを使用して大量のデータを処理します。

欧陽博士によると、研究者らはこのモデルを米国連邦医薬品局（FDA）に承認申請したという。 EchoNet-Dynamic AI モデルは、欧州連合 (EU) やその他の多くの地域でも近々導入される予定です。