理化学研究所の伊東薫チームリーダー、家城博隆研修生(元東大病院医師)、東京大学大学院医学系研究科の小室一成教授、榊原記念病院の佐地真育医長らの研究グループは、胸部レントゲン画像1枚から患者の年齢を推定する人工知能モデルを開発した。

 東大病院によると、研究グループは米国の胸部レントゲン画像データベースから10万枚以上のデータを集め、これを人工知能に学習させることで画像1枚から患者の年齢を推定するモデルを開発した。

 日本放射線技術学会が持つ245枚のデータを使い、人工知能に患者の年齢を推定させたところ、平均絶対誤差4.95歳を示した。同じデータを用いて循環器内科医師、呼吸器内科医師、放射線専門医の7人が患者の年齢を推計した結果、平均絶対誤差が10.9歳あり、人工知能の制度が人間の医師を上回っていた。

 さらに、米国の胸部レントゲン画像にこの人工知能モデルを当てはめると、胸水や線維化など異常所見を持つ患者は実年齢より高齢に判定される傾向があることが明らかになった。榊原記念病院に心不全で入院した1,562人のデータを当てはめた結果でも、高血圧症や心房細動、心房粗動などがある患者は1歳程度実年齢より高く推計されていた。

 研究グループは検査で異常なしと判定された患者のリスクを検証する可能性が示されたうえ、心臓病に関する新たな指標として医療現場で応用できるのではないかとみている。

論文情報:【Communications Medicine】Deep learning-based age estimation from chest X-rays indicates cardiovascular prognosis

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