AIを用いたCTからの門脈圧亢進症の診断プログラムの開発-無侵襲診断へ

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門脈圧亢進症は慢性肝疾患などを理由として、門脈圧が上昇することによる様々な症状、合併症の総称である。合併症は、食道胃静脈瘤出血、難治性腹水、肝性脳症、黄疸などであり、それぞれ致命的な疾患である。これらの門脈圧亢進症の診断基準のゴールドスタンダードは、門脈肝静脈圧格差（Hepatic venous pressure gradient: HVPG）測定であるが、侵襲的であり、より低侵襲な推定法が望まれている。今回の研究は、腹部CT画像をAI（artificial intelligence:人工知能）を用いた方法で解析し、門脈静脈圧格差を類推するアルゴリズムを作成することが目的である。本研究のステップは、①症例の蓄積　②アルゴリズムの作成　という２段階のステップからなるが、①症例の蓄積は過去のデータを用い、件数としては300例程度確認できた。詳細な条件設定は次年度以降の課題とする。②アルゴリズム作成に関しては、基盤アルゴリズムの作成を行った。肝臓の画像から肝細胞癌が早期再発するかという研究を行い、同様の基盤アルゴリズム（アウトカムが肝癌の再発と門脈圧亢進症の有無であるため調整は必要だがほぼ同様のアルゴリズムが使用できる）と考えられた。その結果、症例数が少なく苦慮したがdeveloping data433例,　validation data55例, test data55例でAUC=0.79と高い数字を得ることができる基盤アルゴリズムを作成しえた。その結果より本研究では8：1：1程度の割り付けで充分な結果が得られるであろうことが推定できた。またAIが解析にどの部位を注力したかを示すヒートマップも作成が可能であることが確認できた。2023年度よりは2022年度に確立した基盤アルゴリズムと症例抽出法をもってデータを抽出、基盤アルゴリズムにあてはめ、調整、検証する予定である。