心電図、胸部X線、BNPを統合した肺高血圧症診断支援AIモデルを開発

―12万件以上の症例を用いた深層学習技術で診断精度を大幅向上―

2025年01月16日研究
東京大学医学部附属病院循環器内科の研究チーム（岸川理紗特任臨床医、小寺聡特任講師（病院）、武田憲彦教授）は、肺高血圧症（PH）の早期診断を支援するため、深層学習を用いたマルチモダリティAIモデルを開発しました。このモデルは、心電図（ECG）、胸部X線（CXR）、脳性ナトリウム利尿ペプチド（BNP）の3つの検査データを統合し、それぞれの特徴を抽出・解析し、統合された予測値を基にPHを診断します。研究には7施設から収集した約12万件以上のデータが活用され、モデルの外部検証では受信者動作特性曲線下面積（AUC）が0.872と高い性能を示しました。また、循環器専門医による評価では、AIモデルを使用した場合の正答率が65.0%から74.0%に向上し、統計的に有意な改善が確認されました（P< 0.01）。本研究の新規性は、複数のモダリティを統合し、深層学習を活用することで、PHの早期診断を可能にした点にあります。この成果により、患者の予後改善や医療現場での診療効率向上が期待されます。
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