日本大阪大學開發高精確度AI診斷模型，協助評估瓣膜性心臟病

大阪公立大學的研究小組於日前宣布，已開發出利用人工智慧（AI）對胸部X光圖像進行瓣膜性心臟病評估的高精確度診斷模型。

該研究小組在2013年至2021年期間，自大阪府內的4家醫療機構收集了1萬6946名患者的數據，包括胸部X光和心臟超音波，共計2萬2551次，並使用深度學習讓AI學習和分類瓣膜性心臟病等心臟疾病的特徵。

結果，利用AI診斷模型分辨瓣膜性心臟病的「AUC」數值顯示，對於中度以上的二尖瓣閉鎖不全為0.89，中度以上的主動脈瓣狹窄為0.83，對於其他心臟病症則為0.83至0.92，AUC值越接近1，表示診斷精確度越高。

據日本厚生勞動省表示，日本國內患有瓣膜性心臟病者約有200萬人。瓣膜性心臟病可以分為心臟瓣膜狹窄和心臟瓣膜逆流兩種，需要透過心臟超音波來檢查瓣膜的狀態，但該檢查需要較高技術，存在技術人員不足的問題。因此，該AI診斷模型可以應用於各種醫療場所，特別是在缺乏專業醫生或技術人員的情況下，作為心臟疾病的初步檢查。大阪公立大學的研究成果已於2023年7月7日發表在國際學術期刊《The Lancet Digital Health》上，並計劃在未來進一步推動實用化。

YAHOO!JAPAN新聞（2023-07-31）
【原文/出處】