セダーズ・サイナイの研究により、人工知能（AI）を用いて低用量のコンピュータ断層撮影（CT）スキャンで心臓の脂肪を迅速かつ正確に測定し、心臓病の予測と予防に役立つ新しい手法が開発されました。この技術は、セダーズ・サイナイの人工知能医学部門と生物医学画像研究所によって特定され、患者の心臓病リスクをよりよく理解し管理するのに役立ちます。

研究には、4つの臨床現場から合計8,781人の患者が参加しました。これらの患者には冠動脈疾患の既往がなく、全員が心臓の画像診断を受けています。AIによる心臓脂肪の測定は、従来の手動測定に比べて2秒未満で完了し、心臓脂肪の体積と密度を正確に評価できることが分かりました。AIによって測定された大きく密度の高い心臓脂肪は、心臓発作や心血管死のリスクが高いことと関連しています。特に、体積と密度の両方が高い心臓脂肪を持つ人は、心臓問題のリスクがほぼ3倍高くなることが示されました。

このAIツールの結果は、以前の研究と一致し、他のリスク要因を考慮してもその有効性が確認されました。セダーズ・サイナイの人工知能医学部門のディレクターであり、スミット心臓研究所の副所長であるSumeet Chugh博士は、「AIを用いた心臓脂肪の迅速かつ正確な測定の使用を検証するこれらの発見は、心臓病診断方法におけるAI支援の診断方法への移行を示唆している」と述べています。

AIに基づく測定の利点には、医師の時間の節約と患者体験の向上、手動測定における人為的ミスの可能性の低減、早期のリスク予測による高リスク患者の早期特定、個々の患者に合わせた治療計画の策定が可能になることが含まれます。

【ニュース解説】

セダーズ・サイナイによる最近の研究では、人工知能（AI）を活用して心臓の脂肪を測定し、心臓病のリスクを予測する新しい手法が開発されました。この技術は、低用量のコンピュータ断層撮影（CT）スキャンを使用し、従来の手動測定よりもはるかに迅速かつ正確に心臓脂肪の量と密度を評価します。研究結果によると、大量かつ高密度の心臓脂肪を持つ人は、心臓発作や心血管死のリスクが高いことが示されています。

この技術の導入により、医師は患者の心臓病リスクをより正確に把握し、個別化された治療計画を立てることが可能になります。AIによる心臓脂肪の測定は、わずか2秒で完了し、これにより医師の時間が節約され、患者の診断体験も向上します。

この技術の導入は、心臓病の早期発見と予防に大きな影響を与える可能性があります。心臓病は世界中で死因のトップに位置しており、早期にリスクを特定し、適切な予防措置を講じることができれば、多くの命を救うことができます。AIによる心臓脂肪の測定は、従来の方法よりもはるかに迅速かつ正確であるため、心臓病のリスクが高い患者を早期に特定し、個別化された予防策を講じることが可能になります。

しかし、この技術の導入にはいくつかの課題も伴います。例えば、AI技術の使用には高度な技術と専門知識が必要であり、すべての医療施設がこの新しい技術を導入できるわけではありません。また、AIによる診断の正確性や信頼性に関する懸念もあります。これらの課題に対処するためには、技術のさらなる改善と医療従事者のトレーニングが必要です。

長期的には、この技術が広く普及すれば、心臓病の予防と管理におけるパラダイムシフトをもたらす可能性があります。AIによる心臓脂肪の測定は、心臓病のリスクをより早期に、より正確に特定することを可能にし、個別化された治療計画の策定を通じて、患者の健康結果を改善することが期待されます。

from AI Predicts Heart Attacks by Measuring Fat Around Your Heart, Study Finds.