AI、MRIで心機能評価が医師より優れる

人工知能による心臓磁気共鳴画像からの心機能評価は、臨床医による評価よりも患者の生存予測に優れる可能性が高いとする研究結果が発表された。シティ・セント・ジョージズ・ロンドン大学のジョージ・ジョイ博士らは、デジタルヘルス分野の学術誌で電子公開された論文の中で、深層学習を用いた心臓磁気共鳴画像からの駆出率の自動測定が、専門家による測定と比べて全死因死亡率の予測に有効かどうかを検討した。 研究には、基準時点で心臓磁気共鳴画像検査を受けた連続患者２万７３８２人が含まれ、追跡期間は約５・６年だった。その結果、人工知能による駆出率の測定値は、臨床医による測定値よりも統計モデルへの適合が高く、患者を区別する識別力もわずかに優れていた。臨床医の測定値に人工知能の測定値を加えるとモデルの改善が有意に認められた一方、人工知能の測定値に臨床医の測定値を加えた場合の改善は小さかった。年齢や性別で補正した分析でも、人工知能による測定値の方がモデル適合に優れ、識別力の差はごくわずかだった。 著者らは、人工知能がこの重要な心機能指標を高い一貫性と精度で測定でき、高リスク患者の識別に小さくとも意味のある改善をもたらすと説明している。今回の結果は、心臓画像診断における人工知能の臨床補助への活用可能性を示すもので、予測精度の向上だけでなく、医療現場の負担軽減や診断の標準化にも寄与する可能性がある。