プロバイオティクスと健康に関するジャーナル
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概要

冠動脈コンピューター断層撮影血管造影の解釈のための人工知能: 機械学習は診断性能を向上させることができるか?

宇都宮大輔*、中浦武、小田誠太郎

最近の人工知能（AI）と機械学習システムの発展は、冠動脈疾患の臨床診断を改善する可能性を秘めています。冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影（CCTA）は、狭窄の重症度、病変の長さ、プラークの減衰、カルシウム沈着の程度など、冠動脈の重要な情報を提供します。しかし、これらの要因を包括的に分析することは困難な場合があります。私たちは56人の患者の特徴とCCTAの所見を分析しました。AI（ランダムフォレスト）を使用して虚血関連病変を識別し、ランダムフォレストとロジスティック回帰分析の診断性能を比較しました。ランダムフォレストの分析により、曲線下面積は0.89（ロジスティック回帰分析）から0.95（ランダムフォレスト）に増加しました。機械学習モデルは、虚血関連冠動脈病変を検出するためのCCTAの解釈に役立ちます。