2019 Fiscal Year Research-status Report
Artificial intelligence-based analysis of chest X-ray to predict hemodynamic parameters
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19K17559
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 胸部X線 / 肺体血流比 / 血行動態 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
小児循環器領域において胸部X線写真から肺体血流比を予測するモデルを開発し、精度評価を行った。開発に用いたデータは、三重大学小児科において施行された心臓カテーテル検査931件と対応する胸部X線写真で、これを深層学習（ディープラーニング）によって人工知能に学習させることで、胸部X線写真からカテーテル検査結果である肺体血流比を予測するモデルを開発した。学習に用いていない患者のデータ100件を用いてその性能を評価したところ、人工知能が予測した肺体血流比はカテーテル検査結果と高い相関を示し、小児循環器専門医の読影よりも有意に正答率が高い結果であった。人工知能がどのように判断しているかはブラックボックスと言われるが、我々がこれまでに人工知能の判断根拠を可能な限り可視化した結果、専門医と同じような所見に注目して胸部X線写真を読影している可能性が高いと考えられた。また専門医よりも高い精度で読影が可能であったことから、人工知能はこれまで医師が認識していなかった胸部X線写真上の特徴を認識できる可能性があると考えられた。これらの成果は国際学会（American Heart Association Scientific Sessions 2019）および雑誌（JAMA Cardiology）に発表し、特許出願を行った。
さらに同手法の性能を小児心臓手術の周術期胸部X線写真において評価し、また人工知能の学習に最適な条件を検討し、それぞれ国内学会にその成果を発表した（第62回関西胸部外科学会学術集会、第2回日本メディカルAI学会学術集会）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の目標の一つであった、胸部X線から肺体血流比を予測する人工知能の開発に成功し、学習に最適な条件を検討することができた。性能も医師を有意に上回る精度を達成することができたが、予測の根拠が曖昧であるという人工知能の特性を考えると臨床応用にあたってはさらなる性能向上が必要であると考えられた。
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| Strategy for Future Research Activity |
主に次の3点について多施設共同研究に発展することも視野に研究を推進する。
・肺体血流比の予測については臨床応用可能な性能を達成することを目標に、様々な学習条件の最適化や、学習データの拡張を行う。
・成人循環器領域を含め、他の血行動態指標への応用を行う。
・学習に用いるデータの取得や調整に多くの手作業を必要としており、この部分の自動化をすすめる。
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[Journal Article] Prediction of Pulmonary to Systemic Flow Ratio in Patients With Congenital Heart Disease Using Deep Learning-Based Analysis of Chest Radiographs2020
Author(s)
Shuhei Toba, MD; Yoshihide Mitani, MD, PhD; Noriko Yodoya, MD; Hiroyuki Ohashi, MD; Hirofumi Sawada, MD, PhD; Hidetoshi Hayakawa,MD, PhD; Masahiro Hirayama, MD, PhD; Ayano Futsuki, MD; Naoki Yamamoto, MD; Hisato Ito,MD, PhD; Takeshi Konuma, MD, PhD; Hideto Shimpo,MD, PhD; Motoshi Takao, MD, PhD
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Journal Title
JAMA Cardiology
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed
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[Presentation] Quantitative Analysis Of Chest X-ray Using Deep Learning To Predict Pulmonary To Systemic Flow Ratio In Patients With Congenital Heart Disease2019
Author(s)
Shuhei Toba, Yoshihide Mitani, Noriko Yodoya, Hiroyuki Ohashi, Hirofumi Sawada, Hidetoshi Hayakawa, Masahiro Hirayama, Ayano Fusuki, Naoki Yamamoto, Hisato Ito, Takeshi Konuma, Hideto Shimpo, Motoshi Takao
Organizer
American Heart Association Scientific Sessions 2019
Int'l Joint Research
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