ブリティッシュコロンビア大学オカナガン校とBCケロワナがんセンターの研究者チームは、乳がん患者が心血管疾患に罹患するリスクを特定する画期的な人工知能モデルを開発しました。この研究成果は学術誌『Radiation Oncology』に発表され、心血管疾患が世界的に主要な死因の一つとなっている中で、乳がん患者が一般人口よりも心血管合併症のリスクが高いという実態に対処する新たな手段となります。モデルは、乳がん放射線治療のために必須の胸部CT画像と電子健康記録（年齢、高血圧、糖尿病、家族歴など）を統合し、多モーダルAI技術を用いて心血管リスクを高精度に予測します。伝統的なリスク評価は臨床データに依存していましたが、この新システムはCT画像から捉えられる心臓の微妙な構造変化と、臨床データを組み合わせることで、従来のツールでは見逃されていた複雑なパターンを把握し、より個別化されたリスク評価を可能にします。イリーヴ・K・バーバー科学部コンピュータサイエンス学科のモハメド・シェハタ教授は、このモデルが臨床医に対して、患者が心血管疾患を発症する高リスクを事前に特定し、早期に介入を行うための強力なツールを提供すると述べ、命を救う可能性を強調しています。一方、BCケロワナがんセンターの医療物理学者ラスカ・ラジャパクシェ博士は、このアプローチが追加の検査負担を患者や医療システムに課すことなく、日常的に収集されるCT画像を最大限に活用し、より正確かつ早期にリスクを検出できる画期的な一歩であると評価しています。研究チームは、このAIモデルが既存の方法を大幅に上回る驚異的な予測精度を示したと報告しており、特に高度な画像分析と最先端の臨床言語モデルを統合したユニファイフレームワークの価値を示しています。シェハタ教授は、この研究が地域発のイノベーションが世界的な健康課題に取り組む力を象徴していると指摘し、早期治療段階で高リスク患者を特定し、治療法やケアを個別に調整することで、心血管関連の死亡リスクを非侵襲的に予測し、生存率を改善する可能性があると結論付けています。