顔写真から冠動脈を検出する深層学習アルゴリズム開発
2020年9月7日 専門誌ピックアップ
中国で冠動脈造影または冠動脈CT造影検査を受けた患者（訓練群5216例、検証群580例、テスト群1013例）の顔写真を用いて冠動脈疾患（CAD）を検出する深層畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムを開発し、その性能を横断研究で検証した。 放射線科医の診断を参照基準とした解析の結果、テスト群のアルゴリズム（高感度のオペレーティング カットポイントを使用）の感度は0.80、特異度は0.54だった。受診者動作特性曲線下面積（AUC）は0.730で、Diamond-Forresterモデルの0.623、CADコンソーシアム臨床スコアの0.652よりも高かった（いずれもP＜0.001）。 ...