人工知能を用いた大動脈弁狭窄症の自動診断システムの開発

研究開始から現在までの症例登録数は50例であり、心エコー検査と心電図付電子聴診器を用いた聴診所見の同時記録を行っている。研究計画時点では、心エコー検査の大動脈弁狭窄症(AS)重症度の最終判定と、聴診所見の最終判定との比較を予定していたが、本研究プロトコールを改めて見返すと、心エコー検査と聴診所見の取得を同時記録しており、またどちらも心電図記録を併用していることから、1心拍毎のAS重症度の比較検討が可能であることを発見した。1心拍毎の比較検討を行うための具体的な方法を模索しながら、研究環境を再構築した。現時点では症例登録段階であり、学術的に有益な知見を得られる段階にはないが、上記環境の構築は本研究遂行における大きな進歩の一つと考えられる。また、研究計画段階では、1症例あたり15秒（15～20心拍）の記録で十分と考えていたが、上記のように心拍毎の比較を想定すると、より多いほうが良いと考えられ、記録時間を30秒（30～40心拍）へ延長するプロトコール変更を行った。そのほか、最終目標であるスマートフォンに実装した大動脈弁狭窄症の判定プログラム作成に関しては、症例登録と並行してプログラム作成を開始している。第一段階としては高性能ワークステーションパソコン上で精度よく判定できるプログラムの作成を行い、計算コストの確認を行う予定である。その後スマートフォンで処理可能な計算コストまで軽量化を行い、スマートフォン上での実装を予定している。

研究開始から現在までの症例登録数は50例であり、心エコー検査と心電図付電子聴診器を用いた聴診所見の同時記録を行っている。研究計画時点では、心エコー検査の大動脈弁狭窄症(AS)重症度の最終判定と、聴診所見の最終判定との比較を予定していたが、本研究プロトコールを改めて見返すと、心エコー検査と聴診所見の取得を同時記録しており、またどちらも心電図記録を併用していることから、1心拍毎のAS重症度の比較検討が可能であることを発見した。1心拍毎の比較検討を行うための具体的な方法を模索しながら、研究環境を再構築した。現時点では症例登録段階であり、学術的に有益な知見を得られる段階にはないが、上記環境の構築は本研究遂行における大きな進歩の一つと考えられる。また、研究計画段階では、1症例あたり15秒（15～20心拍）の記録で十分と考えていたが、上記のように心拍毎の比較を想定すると、より多いほうが良いと考えられ、記録時間を30秒（30～40心拍）へ延長するプロトコール変更を行った。そのほか、最終目標であるスマートフォンに実装した大動脈弁狭窄症の判定プログラム作成に関しては、症例登録と並行してプログラム作成を開始している。第一段階としては高性能ワークステーションパソコン上で精度よく判定できるプログラムの作成を行い、計算コストの確認を行う予定である。その後スマートフォンで処理可能な計算コストまで軽量化を行い、スマートフォン上での実装を予定している。