東京大学大学院医学系研究科先進循環器病学の荷見映理子特任研究員、藤生克仁特任教授らの研究グループは、SIMPLEX QUANTUM株式会社と共同で、人工知能（AI）を活用した新しい心不全の早期検出システムを開発しました。本システムは、単一誘導心電図データのみから、心不全の重症度を高精度（91.6%）で分類できることを実証しました。これにより、従来、植込み型心臓電気デバイス（CIED）に依存していた心不全の在宅モニタリングが、スマートウォッチを含む携帯型心電計で計測できる単一誘導心電図データのみを用いてできるようになり、心不全の進行を早期に検出することが可能になりました。さらに、AIに...

〈研究の背景〉AI技術は多くの産業に技術革新をもたらし、日常生活を変革すると期待されています。膨大な数のニューロンとシナプスを持つ深層ニューラルネットワークが技術の中核であり、シナプス接続を学習により最適化することでさまざまな能力を獲得しています。IoT用途においてもAIを活用した新たなアプリケーションが日々研究されています。代表例がウェアラブルIoTで、常時バイタルサインをAIで解析しモニタリングすることで病気の早期発見につながることが研究で明らかにされています。AR/VR機器ではAI機能を搭載し高機能なマシンインターフェースをユーザーに提供することで、より良いユーザー...

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。...