東大、心電図・胸部X線・BNPの統合データから肺高血圧症の診断支援するAIモデル開発
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東京大学は1月16日、心電図（ECG）、胸部X線（CXR）、血液検査データ（BNP）の検査データを使って、肺高血圧症（PH）の診断支援するAI（人工知能）モデルを開発したと発表した。
開発したのは、深層学習を活用したマルチモダリティのAIモデル。「マルチモダリティAI」は、画像データ、数値データ、テキストデータなどの異なる種類のデータを統合して解析を行うAI技術。今回のマルチモダリティAIは、ECG、CXR、BNPの異なるデータを統合し、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を診断する。
診断には7施設から収集した約12万件以上のデータを活用した。東大によると、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と高い性能を示した一方、循環器専門医の評価では、AIモデルを使用した場合の正答率が65％から74％に向上したことを確認した。
AIモデルは、東京大学医学部附属病院循環器内科の岸川理紗特任臨床医、小寺聡特任講師、武田憲彦教授の研究チームが開発した。東大では、AIモデルを活用することで、診断の遅れを短縮し、患者の予後改善を始め、非専門医でも診断精度が向上するとみている。特にプライマリケア医が早期に専門医に紹介する判断を支援する効果が期待されるという。肺高血圧症だけではなく、ほかの疾患の診断支援にも応用できるモデル開発も可能で、医療分野でのAI活用を加速する基盤になると見込んでいる。
