研究チームは、病気の心臓と病歴の生の画像に基づいて新しいアルゴリズムを開発しました。人がいつ心停止で死亡するかを予測できるはずだ。人工知能により、特に心臓発作に関して、医師はより正確な予測ができるようになるはずです。
心臓発作の予測: 新しい方法が可能に
心臓発作は、世界中の死亡者数のほぼ 20% を占めています。研究者は、根底にある不整脈についてほとんど知りません。たとえば、なぜそれが起こるのか、誰が危険にさらされているのかがわかっているケースはほんのわずかです。このことは、ジョンズ・ホプキンス大学の生体医工学・医学教授であるナタリア・トラヤノバ氏も強調している。彼女は、彼女と彼女のチームが4月初めに雑誌『Nature Cardiovascular Research』に発表した研究の筆頭著者である。
「心臓突然死のリスクが低く、必要のない除細動器を受けている患者もいますが、必要な治療を受けておらず、働き盛りで死亡する可能性がある高リスクの患者もいます。私たちのアルゴリズムは、誰が心臓突然死の危険にさらされているか、またそれがいつ起こるかを判断できるため、医師は何をすべきかを正確に決定できます。」
ナタリア・トラヤノワ
ジョン・ホプキンス大学のプレスリリースによると、チームのアプローチはユニークだという。初めて、ニューラル ネットワークを使用して、心臓病患者のパーソナライズされた生存予測を作成します。これは、特に致命的な心臓発作に関して非常に役立つ可能性があります。さらに、トラヤノバ氏とその同僚が使用した方法を使用したリスク測定は非常に正確です。 10 年以上にわたる心臓突然死の可能性を予測できます。
スカーリングは過去と未来に関する情報を提供します
基礎となるテクノロジーは、心臓不整脈リスクの生存調査 (SSCAR) と呼ばれます。研究チームは、コントラスト強調された心臓画像を使用してアルゴリズムをトレーニングしました。これらは、ジョンズ ホプキンス病院の数百人の患者の瘢痕分布を示しています。
「画像には、これまで医師がアクセスできなかった重要な情報が含まれている」と同大学は、筆頭著者でジョン・ホプキンス大学の元博士課程学生であるダン・ポペスク氏の発言を引用している。 「この瘢痕は分布の仕方が異なる可能性があり、患者の生存の可能性について何かを物語っています。そこには情報が隠されている。」
出典: ジョンズ・ホプキンス大学; 「心臓の瘢痕の深層学習分析を使用した不整脈突然死生存予測」（2022年、Nature Cardiovascular Research）