analytica2021年12月23日シェアFacebookTwitterEmail印刷electrocardiogram肺塞栓症は、四肢の深部静脈で作られた血栓が剥がれ肺動脈を詰まらせることで発生し、致死的な状況を招くリスクの高い疾患である。息切れや胸部痛といった自覚症状は多様な疾患でみられる非特異的なものであるため、現場での診断は容易ではない。診断を確定する検査のひとつ、肺血管造影CT(CTPA)は限られた医療機関でしか実施できず、検査に至るまでの障壁は相応に高い。米マウントサイナイ・アイカーン医科大学の研究グループは、心電図から肺塞栓の兆候を検出するAIを発表している。Health誌に掲載された研究論文によると、この機械学習アルゴリズムは心電図と電子カルテデータを組み合わせて学習している。Score)よりも高い特異性と精度が示された。心電図という広く普及し比較的容易に利用できる検査方法を、スクリーニングアルゴリズムに組み込むことに本研究の優位性がある。電子カルテデータ中心のアルゴリズムでは肺塞栓症検出の成功率にムラがあり、一方でより精度の高いアルゴリズムを追究するとCTPAのような高度な検査データに大きく依存してしまう。医療AIの普及にとって、日常的に収集できる身近な検査方法を効率的に組み込むことが戦略的に重要であり、本研究は臨床的ニーズとうまく合致した好例と言える。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。