MRIスキャンから得られる心機能の測定における人工知能（AI）は、スキャン後の患者の生存期間と臨床医が測定した値との関連性がより強く現れており、心機能を測定する際の有用な第一の選択アプローチになる可能性が示されています。これは、ロンドン大学のCity St George’sとUniversity College Londonが主導し、Lancet Digital Health に掲載された研究による成果です。
本研究は、心機能の最も重要な指標の一つである駆出分画（EF）に焦点を当てました。駆出分画は心臓が血液をどれだけ効果的に拍出するかを示し、さまざまな治療の“ゲートキーパー”としての役割を果たします。
私たちの知見は、AIが駆出分画を驚くべき一貫性と正確さで測定できることを示唆しており、高リスクの患者を特定するうえで小さながらも意味のある改善をもたらします
George Joy
駆出分画は、心疾患を持つ人の治療方針を決定する際に広く医師によって使用されます。これにより、患者が専門的な心不全治療、埋込み型心臓デバイス、心臓への血流を改善する手技の恩恵を受ける可能性があるかどうかを判断するのに役立ちます。また、外科手術のリスクを評価する際や、化学療法中の心機能をモニタリングする際にも用いられます。
この分野で最大規模の研究の一つとなる本研究では、英国と米国で既知の心疾患または疑いがある状態の検査を受けた27,382名の患者の心臓MRIスキャンを分析しました。患者は平均して5年以上追跡され、その間に3,458名が死亡しました。研究グループは、AIツールによって得られた駆出分画の測定値と、経験豊富な臨床医が心臓MRIスキャンを評価して得られた測定値を比較しました。
彼らは、AI由来の駆出分画の測定値が、死亡リスクの上昇を予測する能力において、臨床医由来の測定値よりもわずかに、しかし統計的に有意に優れていることを見出しました。年齢や性別といった要因を考慮してもこの結果は有意性を保ちました。また、AIツールははるかに迅速で、1人あたりおおよそ2-3秒でスキャンを分析しました。これに対し、同チームの以前の研究では専門家の臨床医による分析には通常約13分かかると報告されていました。
ロンドン大学City St George’sの心血管臨床学際グループに所属し、NIHR臨床講師で本研究の主著者でもあるジョージ・ジョイ博士は次のように述べています。「駆出分画は心臓病学で最も重要な測定の一つであり、患者の治療方針と監視の厳密さを決定するのに役立ちます。私たちの知見は、AIがこの重要なマーカーを驚くべき一貫性と正確さで測定できることを示唆しており、高リスクの患者を特定するうえで小さながらも意味深い改善をもたらします。」
研究者らは、人間の監督が依然として不可欠であると強調しています。AIの誤りは稀で、患者レベルの誤差率は約1%、画像全体では0.08%程度にとどまるものの、臨床医は結果の検証と、臨床全体の文脈の中でのスキャン解釈において依然重要な役割を果たすべきだと述べています。
ロンドン大学UCLのRhodri Davies准教授（本AIツールの共同発明者・シニア著者）は次のように語ります。「精度のわずかな改善でも、何千人もの患者に適用すれば大きな影響を及ぼします。AIは臨床医を代替するものではありませんが、より迅速で一貫した測定を低コストで提供し、最終的に患者に利益をもたらす、より合理的な臨床意思決定を支援することができます。」
本研究の知見は、 cardiac MRIスキャンの分析においてAIを第一線のツールとして使用し、必要に応じて専門家によるレビューを行うという方向性を支持しています。医療システムがますます高い需要に直面する中で、この技術は作業負荷を軽減しつつ高水準の患者ケアを維持し、患者が命を救う治療をより早く受けられるようになる可能性があります。
研究チームは now、心臓スキャンからのAI測定値を、他の検査データ—特に心電図（ECG）—と組み合わせて心筋の問題を早期に特定し、 lasting damage が生じる前に治療を開始できるようにする計画を進めています。
本研究はNIHRクリニカル・レクチャーシップ、NIHR UCLH生物医学研究センター、British Heart Foundation Accelerator Awardの助成を受けて実施されました。
出典: City St George’s, University of London
