過去10年間の人工知能を用いた心血管疾患と危険因子の評価のための網膜眼底画像の活用

Основні поняття

人工知能と深層学習は、単一の網膜画像から様々な心血管疾患の診断を可能にする可能性を秘めており、医療システムへの迅速な導入が求められている。

Анотація

本論文は、人工知能(AI)技術、特に深層学習(DL)を用いて心血管疾患(CVD)の様々な側面を評価する最近の進展について概説している。

網膜画像と光干渉断層血管造影(OCTA)を使ってさまざまな網膜疾患を診断する研究が広く行われている。心機能を理解し、微小血管の特徴と機能に基づいて変化を予測するために、AIと非侵襲的な網膜スキャンの統合が探索されている。
AIを用いた早期発見と予測は、心血管イベントを軽減し、医療システムの経済的負担を軽減する大きな可能性を秘めている。
研究者は、高齢化と世界的なCVD負荷の増加に伴い、正確な疾患予後パターンを開発することを目指している。AIと深層学習は医療を変革し、単一の網膜画像に基づいた様々なCVDの診断の可能性を提示しているが、医療システムへの迅速な導入が課題となっている。

Статистика

心血管疾患は2019年に約1860万人の死亡者を出し、全世界の死亡の32%を占めている。
2015年の米国におけるCVD管理の年間コストは3513億ドルと推定されている。
網膜画像を用いたAIモデルは、アメリカ心臓協会のリスクスコアの81.25%、SCORE(欧州心臓病予防スコア)の75.64%、Syntax scoreの96.53%の精度で予測できた。
深層学習モデルは、網膜画像から年齢を78%の精度、性別をAUC 0.97の精度で予測できた。
深層学習モデルは、糖尿病患者のHbA1cを79%の精度、喫煙状況をAUC 0.71の精度で予測できた。

Цитати

"人工知能と深層学習は医療を変革し、単一の網膜画像に基づいた様々な心血管疾患の診断の可能性を提示している。"
"研究者は、高齢化と世界的なCVD負荷の増加に伴い、正確な疾患予後パターンを開発することを目指している。"
"AIを用いた早期発見と予測は、心血管イベントを軽減し、医療システムの経済的負担を軽減する大きな可能性を秘めている。"

Ключові висновки, отримані з

Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade

by Mirsaeed Abd... о arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.07609.pdf

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網膜画像以外のデータ(遺伝情報、生活習慣、環境因子など)をAIモデルに組み込むことで、個人の心血管疾患リスクをどのように高精度に予測できるか?

AIモデルに遺伝情報や生活習慣、環境因子などの追加データを組み込むことで、個人の心血管疾患リスクをより高精度に予測できる可能性があります。例えば、遺伝情報を考慮することで、個人の遺伝的傾向やリスクを把握し、それに基づいて予測精度を向上させることができます。また、生活習慣や環境因子のデータを組み込むことで、個人の健康状態やリスク要因を包括的に評価し、より個別化された予測を行うことが可能となります。これにより、より効果的な予防措置や治療法の提案が可能となり、心血管疾患の早期発見や管理に貢献することが期待されます。