重篤な心臓疾患を患う患者の死亡リスクを、人工知能（AI）は実際の医師よりも正確に予測できる。これは、今週Radiology誌に掲載された論文によるものだ。
インペリアル・カレッジ・ロンドンのMRCロンドン医学研究所（LMS）が率いる医師とコンピューター科学者のチームが、機械学習を使って心臓病を研究する初のコンピュータープログラムを作成したとされる。
肺高血圧症は、肺に酸素を供給する動脈にかかる圧力が上昇する病気で、治療せずに放置すると危険な状態です。英国では最大7,000人が罹患しており、患者の3分の1は診断後5年以内に心不全で亡くなっています。
死亡リスクは通常、放射線科医が手作業で心機能を継続的にモニタリングすることで算出されます。AIソフトウェアはMRIスキャンなどのデータを数秒で分析し、ほぼ瞬時に予測を立てることができるとのことです。このアドバイスがあれば、医師はより迅速に、より良い治療計画を策定できるはずです。
「コンピューターは数秒で分析を行い、画像、血液検査、その他の検査から得たデータを人間の介入なしに同時に解釈します。これにより、医師は適切な患者に適切なタイミングで適切な治療を施すことができるようになるでしょう」と、論文の共著者であり、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究者であるティム・ドーズ氏は述べています。
研究チームの論文によると、患者は心臓機能を評価するために心臓磁気共鳴画像検査を受ける必要がある。スキャン画像は仮想の3次元モデルに投影され、心臓の右心室における圧力上昇の方向と大きさをマッピングする。患者はそれぞれ6分間歩行し、その距離は心臓モデルと共にソフトウェアによって分析されるデータに加えられる。
線形回帰という教師あり機械学習技術は、心臓の機能に関連するこれらすべての変数間の関係を追跡し、病気の進行に伴う心不全のリスクを推定するために使用されます。
患者はAIによって「非常に高いリスク」「高いリスク」「中等度リスク」「低いリスク」のリスククラスに分類されます。例えば、「非常に高いリスク」の患者の5年後生存率は40%ですが、「低いリスク」の患者の場合は約90%です。
さまざまなカテゴリーに分類された患者の5 年間の生存予測のグラフ...出典: O'Regan 他
この研究は、研究倫理委員会の承認を得て事前に実施され、医療記録の利用に書面で同意したNHS患者256人のMRIスキャン画像に基づいて行われた。患者の3分の1が死亡した。
研究では、「心臓MR画像から得られたデータに機械学習を適用することで、肺高血圧症の症例における患者の転帰をより正確に予測できる」と結論付けている。
3次元心臓運動を考慮した教師あり機械学習生存モデルは、従来の画像診断や血行動態、機能、臨床マーカーと比較して、予後予測において大きなメリットをもたらします。心臓MRI画像を用いた機械学習は、患者管理を導くツールとして評価されるべきです。
研究者たちは、別の病院から採取した患者データを用いてソフトウェアをテストし、結果を検証する予定です。ソフトウェア設計上の制約の一つは、心臓病患者が関連疾患で死亡する可能性があるため、AIに与える学習データに歪みが生じることです。研究チームは、プログラムを学習させる際にはこの点を念頭に置く必要があることを認識していると述べています。
全体として、目標はソフトウェアを改良して患者の生存をより正確に予測し、医師が肺高血圧症やその他の心臓病に対する最善の治療計画をできるだけ早く提供できるようにすることです。®
