重症冠動脈疾患の診断がAI画像解析で改善

負荷心エコー図検査の画像診断を自動化するAI画像処理パイプラインを開発し、精度を無作為化クロスオーバーリーダー試験で評価。英国を拠点とする大規模前向き多施設研究で収集したデータを訓練に用いて、別の米国の研究で精度を検証した。 訓練データでは、31個の固有の幾何学的および運動学的特徴に基づく分割交差検証で、重症冠動脈疾患の識別に許容可能な特異度92.7％、感度84.4％を達成した。この精度は検証データでも維持された。臨床医によるAI分類ツールの使用で、読影者間の一致度と信頼性が高まり、検出感度が10％向上し、受信者動作特性曲線下面積が0.93となった。...