2025-01-16 東京大学
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。研究には7施設から収集した約12万件以上のデータが活用され、モデルの外部検証では受信者動作特性曲線下面積(AUC)が0.872と高い性能を示しました。また、循環器専門医による評価では、AIモデルを使用した場合の正答率が65.0%から74.0%に向上し、統計的に有意な改善が確認されました(P < 0.01)。本研究の新規性は、複数のモダリティを統合し、深層学習を活用することで、PHの早期診断を可能にした点にあります。この成果により、患者の予後改善や医療現場での診療効率向上が期待されます。
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