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人工知能が「心臓塞栓性脳梗塞」を診断する!... 盆唐(ブンダン)ソウル大学校病院の教授チームが開発

2021-07-21    hit . 7


(ディープラーニングモデルASTRO-Xの予測による代表的なグラジエント加重クラス活性化マッピングの結果)

2021.07.21 08:38

脳卒中の一種である脳梗塞は、脳血管が詰まることにより血液供給が遮断され、これによって脳が損傷する症状を意味する。
前触れなく発病するため、すぐに治療しなければ永久的な脳損傷など、ひどい後遺症を残すため、事前に予測し遮断することが何より重要である。

このような脳梗塞は、脳血管内で血栓が生じることで発生することもあるが、
他の場所で生成された血栓が全身を循環する途中で細い脳血管を通るときに塞がれる「塞栓性脳梗塞」の形態でも頻発する。

この中で最も大きな割合を占める「心臓塞栓性脳梗塞」は、心臓から出た血栓によって脳血管が詰まる疾患で、
心臓血流に異常がある患者の場合は発病率が高く、特に注意が必要である。

しかし、これを診断するためには心電図や心臓超音波をはじめ、多様な検査が必要で、
検査をしても脳梗塞を起こす原因を正確に見つけることができない場合が多い。

それで、盆唐(ブンダン)ソウル大学校病院の神経外科および医療人工知能センターのH.K.JUNG(チョン·ハンギル)・T.K.KIM(キム·テクギュン)教授チームが
胸部レントゲン写真(胸部X線)を分析して、「心臓塞栓性脳梗塞」を診断する人工知能(AI)モデルを開発するのに成功した。

研究チームは人工知能を活用する研究を遂行して、胸部レントゲンを分析するだけで
心臓塞栓性脳梗塞を診断できるディープラーニングモデル「ASTRO-X」の開発に成功した。
当該アルゴリズムは4,000 個以上の胸部レントゲン写真を基に学習と検証を繰り返して作られており、
7ヶ所の病院で外部検証を通じて安全性と優秀性を確認した。

ASTRO-Xは心臓血栓が主に発生する左心房部位を中心に2次元レントゲン映像を分析、
肉眼で見えない微細な違いまで区分して心臓塞栓性脳梗塞を診断することができる。
診断に要求される胸部レントゲン検査が比較的簡単で安価で、アルゴリズムの精度も優れているため、
今後従来の検査法を補完·代替できるものと評価されている。

H.K.JUNG教授は「現場で脳神経系重患者を診療しながら、早期診断が可能であれば脳卒中に苦しむ患者を大きく減らせることは常に感じている」とし
「脳梗塞をはじめで脳卒中の原因に対する早期診断率を高めるためには、より経済的かつ高い精度の検査法が必要だが、
人工知能がそのための中核的な役割を果たすことになる」と述べた。

続いてT.K.KIM教授は「心臓塞栓性脳梗塞を胸部のレントゲン写真だけで早期に診断できれば、抗凝固療法と心臓疾患治療を通じて後遺症を最小化できる」とし
「今回発表した人工知能モデルをさらに発展·補完すれば、脳卒中の診療過程に導入されて多くの患者に役立つものになると期待している」と伝えた。

一方、今回の研究結果は「The Lancet」の姉妹媒体である国際ジャーナル「EBioMedicine」に
「胸部放射線写真を利用した深層神経網基盤心電図脳卒中の分類
(Classification of cardioembolic stroke based on a deep neural network using chest radiographs)」というタイトルで7月1日に掲載された。


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