革新的な AI モデルは、マンモグラムを使用して女性の心臓病リスクを予測することができ、心血管疾患のより早期かつアクセスしやすいスクリーニング方法を実現することが期待されます。
ジョージ国際保健研究所が開発した画期的な機械学習モデルは、マンモグラムを分析することで女性の心臓病リスクを予測できるようになりました。この論文は、ジャーナルに掲載されています。 ハートこの革新的なアルゴリズムは、ジョージ研究所、ニューサウスウェールズ大学、シドニー大学の共同研究によって開発されました。
心血管疾患（CVD）は世界中で女性の死亡原因の第9位であり、年間約XNUMX万人が亡くなっています。歴史的に、女性のCVDの診断と治療は男性に比べて遅れており、その一因は、心臓病は主に男性に発症するという誤解にあります。この格差により、女性に対する診断検査、専門医への紹介、処方箋の発行が減少しています。
「CVDは主に男性に発症するという誤解がよくあり、その結果、女性では診断や治療が不十分になっています」と、ジョージ研究所の准教授で心臓血管プログラムのグローバルディレクターを務めるクレア・アーノット氏はニュースリリースで述べています。「多くの女性が心血管疾患のリスクが高まる人生の段階で既に受けているマンモグラフィーを用いた乳がん検診と、CVDリスクスクリーニングを組み合わせることで、病気と死亡の2つの主要な原因を同時に特定し、予防できる可能性があります。」
このディープラーニングアルゴリズムは、オーストラリアのビクトリア州の都市部と農村部の49,000人以上の女性の定期的なマンモグラムを使用してトレーニングされ、検証されました。これらのマンモグラムは病院記録と死亡記録にリンクされており、心血管疾患の結果を評価するために使用されました。
次に研究者らは、AI モデルのパフォーマンスを、血圧やコレステロール値などのさまざまなデータ ポイントを必要とする従来のリスク計算ツールと比較しました。
「私たちのモデルは、膨大な臨床データや医学データを必要とせずに、同様にうまく機能することがわかりました」とアーノット氏は付け加えた。
このモデルの精度と効率性は、患者の年齢とマンモグラフィの様々な特徴を単純に組み合わせることによって実現されています。乳腺動脈石灰化（BAC）のみに焦点を当てた従来の診断法は高齢女性では精度が低くなりますが、このモデルはマンモグラフィの様々な特徴を利用するため、リソース効率が高く、かつ高精度なツールとなっています。
「すでに多くの女性が無料で移動型マンモグラフィー装置を利用できるという恩恵を受けているように、この技術によって地方でも検診へのアクセスが拡大し、より公平になることを期待しています」と、ジョージ研究所の研究員ジェニファー・バラクロフ氏は付け加えた。
米国や英国などの国では、マンモグラフィーを用いたスクリーニングプログラムが既に女性人口のかなりの割合で実施されており、参加率は67%を超えています。この既存の枠組みに心血管リスク予測を統合することで、世界中の女性の予防医療に革命をもたらす可能性があります。
バラクロフ氏によると、この画期的なアルゴリズムを開発した研究者らは、その有効性をさらに検証し、実装の潜在的な障壁を探るために、さまざまな集団でモデルをテストすることを期待しているという。