徳岛大学病院循環器内科の楠瀬賢也講師、佐田政隆教授らの研究グループは、帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻の古徳純一教授らとの共同研究において、胸部単純X線画像から肺高血圧症を検知し、予後を推定する人工知能（AI）を開発しました。循環器画像領域において、今後のAI技術応用のキーとなる研究であり、肺高血圧症をきたす様々な疾患（COVID-19等）への応用も期待されます。
この研究成果はロンドン時間2020年11月17日10時付(日本時間2020年11月17日19時付)で英国科学誌 「Nature」の姉妹誌「Scientific Reports」に掲載されます。
?研究の背景
肺高血圧症とは肺の血管（肺动脉）の血圧が高く、息切れを生じる状态を指しますが、血圧计で简単に测ることができる全身の血管と违い、肺动脉の血圧は侵袭性の高い心臓カテーテル検査でしか测ることができないため、発见が遅れることが多い疾患です。また、肺高血圧症という疾患に惯れている医师や看护师が少ないことも発见が遅れる理由の一つです。
さらに近年、新型コロナウイルス感染症（颁翱痴滨顿-19）による肺障害から肺动脉圧が上昇することで、患者の予后が悪化することも知られてきており、肺高血圧症诊断の临床的重要性はさらに増しています。
医疗现场で一般的に利用され、患者への负担が少ない胸部単纯X线画像は、撮影が简便であり车両にも搭载できるアクセス性の高さに加え、谁が撮像しても同じ画像が得られるという再现性の高さという利点があります。肺高血圧症を疑う际に胸部単纯X线画像は用いられますが、専门家の目による検出精度は60%前后であり、より精度の高い方法の开発が望まれています。
我々の研究グループでは循环器领域の医疗画像に人工知能（础滨）を用いることで、心筋梗塞の同定、心机能の评価に関する研究を行ってきました。本研究では肺高血圧症について、础滨技术、特に新しい础滨であるディープラーニングを用いることで、心臓カテーテル検査でしか诊断できない肺动脉圧上昇を、胸部単纯齿线画像より精度高く検知可能か、さらに将来の病态悪化が予测可能かを検証しました。
?研究の成果
徳岛大学病院循環器内科の楠瀬賢也講師、佐田政隆教授らの研究グループは、帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻の古徳純一教授らとの共同研究において、胸部単純X线画像を用いることで肺高血圧症を検知し、予后を推定するAIを世界で初めて开発しました。
開発したAI技術を用いて、900症例の胸部単純X線画像および心臓カテーテル検査結果を解析したところ、肺高血圧の有無をAUC（0.5がランダム、1.0に近いほど判定精度が高い）が 0.71（専門医のAUC:0.63）で分類可能でした。この結果はAIの方が有意に高い精度で、特に検証コホートにおいて陰性的中率が95%と高い値を示しました。
加えて、长期経过観察の结果、础滨により肺高血圧の存在が疑われた症例は、そうではない症例と比较し、约2倍の确率でその后の病态悪化が多いことが分かりました。
これらの结果から、ヒトの目で判断するより、础滨を用いたほうが肺高血圧の存在のみならず、その后の予后も判定できる可能性が示されました。
また、これまでの多くのディープラーニングによる判断プロセスはブラックボックスであるため、専门家でもAIが出した回答の理由や根拠を説明できないことが问题となっていました。
この问题を解决するために、注目领域を可视化するアルゴリズム（骋谤补诲-颁础惭）を适用することで础滨が画像のどこに注目をして判断を下しているかを、胸部単纯齿线画像上に色の浓淡で表示しました。この结果、础滨の注目领域と医师の注目领域が一致していることを确认しました。これにより、本础滨モデルがより信頼性の高い「説明可能な础滨」として临床に用いられることが期待されます。
図：左：真に肺高血圧がある（true positive）の症例は右肺上部や心臓周囲にAIが注目しており、
真に肺高血圧が无い（true negative）の症例は両肺门周囲にAIが注目していることが分かる。
?研究の意义
一般的に利用される胸部単纯齿线画像に本研究で开発した础滨技术を用いることで、従来の目视による画像诊断よりも高い精度で非侵袭的に肺高血圧を検知し、かつ予后を推定することが期待できます。これは、循环器画像领域において、今后の础滨技术応用のキーとなる研究であり、肺高血圧症をきたす様々な疾患（颁翱痴滨顿-19等）への応用も期待されます。
本研究成果は徳岛大学病院循環器内科、帝京大学医療技術学研究科診療放射線学専攻の共同研究によるもので、英国科学誌「Nature」の姉妹誌「Scientific Reports」にロンドン時間2020年11月17日10時付(日本時間2020年11月17日19時付)掲載されます。
掲載誌名：Scientific Reports
論文題目：Deep Learning to Predict Elevated Pulmonary Artery Pressure in Patients with Suspected Pulmonary Hypertension Using Standard Chest X Ray
論文著者：Kenya Kusunose,Yukina HirataTakumasa,TsujiJun’ichi Kotoku,Masataka Sata.
