研究課題
若手研究
心不全に対する薬物治療に反応し、心機能が改善する(リバースリモデリング)かどうかを心不全患者の心筋病理組織標本画像から、機械学習を用いて予測するモデルを構築することを本研究の目的とした。結果として、心不全80例より得られた心筋病理組織標本画像からのみではその予後を予測することは困難であった。しかしながら、対象の選別、画像前処理の追加、新たな機械学習モデルの導入など改善の余地があり、課題解決の可能性がある。
医学
今回用いた1症例から得られた画像を分割して評価する方法では予後を予測することは困難であり、これはリバースリモデリングを阻害する不可逆的な心筋障害は全体に生じているのではなく、ある部分にのみ生じている可能性を示唆し、現在機序不明なリバースリモデリングの病態解明に寄与するものと考えられる。