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心拍数から心臓病を診断する人工知能アルゴリズムが誕生

スタンフォード大学の研究チームが、心拍数の異常かどうかを介して心臓病を診断することができる人工知能アルゴリズムを開発した。

「スタンフォードマディソン」ブログによると、スタンフォード大学ジェームズ周(James Zou)」などの研究グループは、心臓超音波画像(echocardiograms)を高度に訓練された心臓専門医のように読み取ることができるディープラーニングアルゴリズムを開発し、関連研究成果を「ネイチャー」誌に掲載した。

読み取りプロセスは非常に速く、徹底的であることが研究者の説明だ。人は心拍数の限られたサンプル画像のみを対象と読み出しを行い、長年の訓練にもかかわらず、「観察者間の変動性(I nter-observer Variability)」の問題が発生する。この問題を解決するために、研究者たちは、ビデオベースのディープラーニングアルゴリズムである「エコネト-ダイナミック(EchoNet-Dynamic)」を開発した。

生物分野のデータ科学者であるジェームズ・周博士は「心臓超音波画像を分析することができるマシンラーニングアルゴリズムを開発することで、私たちは、心臓の状態を完全に評価することができるようになった」と語った。このアルゴリズムは、心臓の機能を正確に評価するために、心臓の構造を確認し、心拍数を追跡することができるという説明だ。

研究チームは、ディープラーニングアルゴリズムがどのように動作するかを示すビデオを公開した。この動画は、健常者、不整脈、低心拍チュルリュル患者など3種類の心拍数の状態を示している。心臓が血液をポンピングする速度を意味する「心拍チュルリュル(Ejection Fraction)」の違いを介して、通常の心拍数、心臓の心筋症(Cardiomyopathy)、心房細動(Atrial Fibrillation)診断を受けた患者に発生する不整脈( Arrhythmia)などの心臓疾患を診断することができる。

研究参加者の「ユアンアシュリー(Euan Ashley)」博士は「このアルゴリズムは、心臓の鼓動の状態を介して、心臓の機能を即座に評価することができる」とし、これ人がしにくく、心臓の不規則なリズムを持っている状態で、特に有用でに活用することができるとした。

研究者によると、通常、緊急治療室や集中治療室で働く医師は、心臓超音波画像を頻繁に接するが、心拍チュルリュルを定量的に評価することができる訓練をたくさん受けていない場合が多い。したがって、今回開発したアルゴリズムを活用すれば、複雑な装置がない場合、または、心臓専門医がない状況でも、心臓の状態を判断することができる説明だ。アシュリー博士は「私たちの目標は、人工知能を健康管理システムに統合すること」とし「人間の知能と人工知能との間の適応サイクルに関心を持っている」と述べた。