2023 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction of Intracardiac Pressure using Strain Echocardiography and Artifi
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20K22504
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
鍵山 暢之 順天堂大学, 保健医療学部, 准教授 (20722010)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2024-03-31
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| Keywords | 心臓超音波検査 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は令和２年度中途から開始された右心カテーテル検査と心エコー図画像を用いた多施設共同研究である。令和４年度までに約１０００例の画像を収集し、６００例のストレイン解析を終了させた。令和５年度は機械学習を用いて、心内圧を実際に推定するプログラムを作成した。ストレイン解析を全て取り込む作業の前段階として、ストレイン以外の通常エコーパラメータで作成した機械学習モデルを、説明可能な機械学習技術（ＸＡＩ）を用いて可視化した。具体的には９５６例中、２９６例（３１．０％）でＰＡＷＰ上昇（＞１８ｍｍＨｇ）が認められた。全体として、従来から用いられているガイドライン推奨のアルゴリズムでは４０６例（４２．５％）の患者で左室内圧推定の基礎となる左室拡張障害を評価できず、外部検証データにおける受信者動作特性曲線下面積（ＡＵＣ）は０．７１８（９５％ＣＩ ０．６０２－０．８３４）であった。対して作成した機械学習モデルのＡＵＣは０．８４４（９５％ＣＩ ０．７９３－０．８９４）となり、ガイドライン推奨のアルゴリズムから有意に改善した（ｐ＝０．０１６）。ＸＡＩ法では、ガイドラインに用いられるパラメータ以外に、下大静脈（ＩＶＣ）径が予測に有用であることが示された。さらにこれらの結果を、誰でも使用しやすいＷｅｂページの形として公開するよう準備している。これらの結果は２０２４年４月に行われた日本心エコー図学会第３５回学術集会で発表し、活発な議論を呼んだ。現在は論文作成を終了し、投稿準備中である。
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