冠動脈 CT画像をAI解析、心臓治療後のリスク予測精度を大幅に改善 宮崎大
宮崎大学医学部と工学部の研究チームは、人工知能（AI）を用いたラジオミクス解析により、冠動脈 CT（CCTA）画像からカテーテル治療（PCI）後の重大な心血管イベント（心筋梗塞や心不全など）のリスクを従来よりも高精度で予測できることを明らかにした。従来の冠動脈石灰化（CAC）スコアのみによる予測の凌駕したとしている。
CACスコアと人工知能による予測をミックスしたモデルを確立
研究成果を発表したのは、宮崎大学医学部と工学部の小牧聡一助教、松浦祐之介准教授、海北幸一教授、内山良一教授らの研究チーム。発表によると、狭心症などに広く適応されているカテーテル治療（PCI）の治療後のイベントリスクについて、AIによるリスク予測を、従来の冠動脈石灰化（CAC）スコアによる予測に加味して判定能を検証した。肉眼では識別が難しい特徴を数値化できたことで、1 年以内の心血管イベントの発生を高い精度で予測できることを示せたという。
研究チームでは、AI が診断だけでなく治療後のリスク予測にも有効であることを示したとしており、今後は多施設での検証を進め、実臨床に応用することを目指すとしている。