脳梗塞患者に隠れている冠動脈診断AIの開発に成功
脳梗塞患者に隠れている冠動脈診断AIの開発に成功
セブランス病院神経科ナム·ヒョソク教授チームの研究成果

人体有害性、費用など既存検査法の限界補完

少ない変数でも専門医より高い正確度を見せる

脳梗塞患者に先制的な治療方法の樹立に役立つ
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  • 승인 2022.07.07 15:57
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(왼쪽부터) 세브란스병원 신경과 남효석 교수, 영상의학과 허준녕 임상연구조교수 [사진=연세의료원 제공]
(左から)セブランス病院神経科のナム·ヒョソク教授、映像医学科のホ·ジュンニョン臨床研究助教授[写真=延世医療院提供]

[ソウル=ヘルスコリアニュース] 脳梗塞患者に隠れている冠動脈疾患を予測できるAI(人工知能)技術が国内研究チームによって開発された。

延世大学セブランス病院神経科のナム·ヒョソク教授、映像医学科のホ·ジュンニョン臨床研究助教授の研究チームは、脳梗塞患者に隠れている冠動脈疾患の発生リスクを80%の正確度で予測することで、治療計画の樹立を支援する人工知能(AI)アプリケーションを開発したと7日、明らかにした。

脳梗塞は脳血管が詰まって供給される血液量が減って脳細胞が死ぬ疾患だ。 コレステロール、血栓などが血管にたまる動脈硬化が代表的な原因だ。 この疾患にさらされると、手足の麻痺、顔の麻痺、発音障害のような症状を見せる。

心臓に酸素と栄養分を供給する血管である冠動脈が詰まると、心筋梗塞で急死に至ることがある。 これを予防するため、冠動脈CT検査などで脳梗塞患者の冠動脈疾患を検査する。 しかし、放射線の有害性と造影剤の副作用、検査費用などが患者に負担になりかねない。

研究チームはこのような問題を解決するために2008~2012年セブランス病院に入院した冠動脈疾患の病歴がない脳梗塞患者1710人余りのデータを基盤に冠動脈疾患の発生可能性を事前に予測する人工知能(AI)技術を開発した。 そして2013~2015年の患者348人を対象には人工知能モデルの有効性を検証した。

研究チームは人工知能モデルで冠動脈狭窄の有無と50%以上の激しい狭窄がある患者の冠動脈疾患を予測した。 患者の過去歴、検査結果、脳梗塞分類、脳血管狭窄などの変数を利用した。 開発された人工知能モデルは、約80%の正確度で冠動脈疾患が隠れている患者を区分することができた。 人工知能モデルより多くの変数を利用して神経科専門医が同じ患者を対象に予測した時、約60%の正確度を見せた反面、人工知能はより少ない変数でも80%に達する正確度を示した。

これと共に、研究チームは同じ検証集団で人工知能が冠動脈疾患発病の可能性が高いと判断した危険群の実際の心血管疾患合併症発生危険率を調査した。 5年間追跡調査した結果、危険群では非危険群に比べて合併症発生危険率が1.5~2倍高かった。

 

인공지능 모델(빨간색)은 심혈관질환 위험도를 평가하는 기존의 프라밍엄 위험지수(파란색)보다 관상동맥질환(A)과 폐쇄성 관상동맥질환(B)을 더 정확히 예측했다. 그래프 아래 면적이 넓을수록 예측력이 높아진다. [자료=연세의료원 제공]
人工知能モデル(赤色)は、心血管疾患の危険度を評価する従来のフラミンガム危険指数(青色)より、冠動脈疾患(A)と閉鎖性冠動脈疾患(B)をより正確に予測した。 グラフの下の面積が広いほど予測力が高くなる。 [資料=延世医療院提供]

研究チームが開発した人工知能アプリケーションは脳梗塞で入院する場合、年齢、病歴など一般的に確認できる患者の臨床情報を入力すれば、簡単かつ迅速に冠動脈疾患の予測が可能で、臨床現場でも使用できる。 今回の人工知能アプリケーションは、脳梗塞患者の冠動脈疾患を予防できる先制的治療計画の樹立に大きく寄与するものと期待される。

ナム·ヒョソク教授は「脳梗塞患者に冠動脈疾患が発生すると、急死の危険が大きいが、これを迅速かつ正確に予測する方法がなく、残念な状況が多かった」とし「今回開発した人工知能アプリケーションが冠動脈疾患の診断と発病可能性を予測し、治療計画の樹立に役立つことを願う」と述べた。

今回の研究結果は、米神経科学会議の代表的な国際学術誌「ニューロロジー(Neurology)」最新号に掲載された。


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