心不全の予後をAIが胸部X線画像から予測

最近のAIの画像解析技術の進歩はすごいもので、スマフォで花を撮影するだけで花の名前が分かるというアプリがあります。

それまでは珍しい花や植物があっても、それがなんであるかを調べるのはかなり高度な検索技術をもってしても難しい事でした。先日テニスの試合を観戦していた時、コートの周りに花が植えられていたのですが、何の花か分かりませんでした。

かみさんがそのテレビ画面の花をスマフォで撮影しようとしましたが、ボケているので無理だろうと思っていました。ところが瞬時に花の名前が出て、その花の映像からコートの花を特定することができました。この辺りは画像解析技術のすごさに感心したところです。

さて徳島大学と帝京大学が胸部X線画像から、心不全の確立や患者が退院後に再発する可能性を算出できる人工知能（AI）を開発したと発表しました。

2,024年度中の臨床研究開始を目指し、将来的に医療機器として国の承認を受けたいとしています。生活習慣の欧米化などにより、動脈硬化や血栓、高血圧などが進んで心臓の機能が低下する心不全の患者が増加しています。

国内で年間約120万人が外来診療を受けているとみられますが、専門医が不足しているのが現状のようです。心不全患者の多くは息切れを訴えて病院に入院し、入院後は血液の滞留などを治します。

治療後は患者の胸部にX線を照射してレントゲン写真を撮影し、その画像を医師が見て心臓の大きさや肺への水のたまり具合を確認し、再発など予後を予測して退院を決めます。研究グループはこの胸部X線画像に着目しました。

徳島大学病院に入院していた心不全患者が過去に撮影したX線画像から900症例をAIに学習させました。このディープラーニングにより、患者の電子カルテ上の画像を20秒で解析し、心不全の可能性を数字で表すことが可能になりました。

AIの精度を確認するため、学習で用いた画像とは別に心不全の入院患者が退院前に撮影した過去の胸部X線画像の192症例について、心不全での再入院の有無を専門医とAIがそれぞれ予測しました。

実際は192症例中57例で再入院か心不全で死亡していましたが、予測と照合した結果では、循環器内科医が72％当たっていたのに対し、AI判断は78％を当て精度が高い結果でした。

その他AIが下した判断の根拠が分かるように工夫したりして、臨床の現場でも判断説明を行うことが可能なAIとしての利用も期待できるとしています。

このように画像解析技術の進歩により、AIが専門医に代わって診断できる状況になってきたと言えるようです。

現在AIがどこまで医療分野に進出するのかが議論されていますが、あくまで医師を助けるという点では、十分実用化の域に達しているのではないかと思われます。