Identification of risk of developing aortic dissection using artificial intelligence and establishment of a high-risk group sharing system

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申請者および研究分担者は，人工知能（AI）による腹部大動脈瘤の同定および瘤径計測，過去画像との対比，診療ガイドラインを参照した治療方針の提示という画像診断補助システムの開発に成功した（Orii M, Fully Automatic Detection And Measurement Of Abdominal Aortic Aneurysm Using Artificial Intelligence, RSNA 2021）．大動脈解離の発症危険因子を同定し，発症高リスク群を抽出するためには，本システムを腹部大動脈から胸部および骨盤部の動脈にも応用する必要があると考えた．特に腸骨動脈では近接する腸管などとの判別が困難で開発に難航したが，最終的には高い診断精度（大動脈セグメンテーションにおけるDice score：全大動脈で0.90，胸部大動脈で0.94，腹部大動脈で0.93，腸骨動脈で0.83）で開発に成功した．AIが検出できた217例の大動脈瘤に対し，放射線診断レポートとの最大短径の誤差は0.83 ± 2.68mm，相関係数が0.974であった．本結果については，JCS2023-第87回日本循環器学会学術集会で成果報告を行った（Fujiwara J, Orii M, Yoshioka K. Diagnostic accuracy of an automatic detection and measurement system of aortic aneurysm using deep learning-based artificial intelligence）．