Comprehensive care system for patients with coronary artery disease based on AI analysis of intravascular imaging

本邦における急性冠症候群（ACS）の発症は生活習慣と動脈硬化の危険因子に対する大規模な介入が行われているにもかかわらず依然増加している。ACSは冠動脈プラークの不安定性に基づく血栓形成が原因であるため、プラークの不安定性を患者個別に診断し、その危険度に基づいた先制的な予防法を確立することが求められる。本研究では冠動脈疾患二次予防患者を対象として、冠動脈プラークの光干渉断層イメージング（OCT）画像を人工知能（AI）による深層学習の手法で解析し、冠動脈プラークの形態学的診断、特にACS発症に関連するハイリスクプラークを高精度に自動診断できる技術を開発すること、さらにデータベース化された患者集団において、そのAI画像診断の結果を患者の臨床的背景、転機と合わせて検討することにより包括的な冠動脈疾患の予防・ケアシステムを構築することを目的としている。本年度においては、当研究室の患者データベースを用いて、OCT画像を教師あり学習を用いたAI解析し、冠動脈プラークの不安定性を自動的に判断できるアルゴリズムを開発した。さらにAIにより自動診断された冠動脈プラークの不安定性を後ろ向きに検討し、AI診断によるプラークの不安定性が冠動脈疾患の進展や臨床転帰を予測できる可能性を示すことができた。これらの結果は論文　"Automated diagnosis of optical coherence tomography imaging on plaque vulnerability and its relation to clinical outcomes in coronary artery disease"にまとめ、Scientific Reports. 2022 Aug 18;12(1):14067. doi: 10.1038/s41598-022-18473-5.に掲載した。

本邦における急性冠症候群（ACS）の発症は生活習慣と動脈硬化の危険因子に対する大規模な介入が行われているにもかかわらず依然増加している。ACSは冠動脈プラークの不安定性に基づく血栓形成が原因であるため、プラークの不安定性を患者個別に診断し、その危険度に基づいた先制的な予防法を確立することが求められる。本研究では冠動脈疾患二次予防患者を対象として、冠動脈プラークの光干渉断層イメージング（OCT）画像を人工知能（AI）による深層学習の手法で解析し、冠動脈プラークの形態学的診断、特にACS発症に関連するハイリスクプラークを高精度に自動診断できる技術を開発すること、さらにデータベース化された患者集団において、そのAI画像診断の結果を患者の臨床的背景、転機と合わせて検討することにより包括的な冠動脈疾患の予防・ケアシステムを構築することを目的としている。本年度においては、当研究室の患者データベースを用いて、OCT画像を教師あり学習を用いたAI解析し、冠動脈プラークの不安定性を自動的に判断できるアルゴリズムを開発した。さらにAIにより自動診断された冠動脈プラークの不安定性を後ろ向きに検討し、AI診断によるプラークの不安定性が冠動脈疾患の進展や臨床転帰を予測できる可能性を示すことができた。これらの結果は論文　"Automated diagnosis of optical coherence tomography imaging on plaque vulnerability and its relation to clinical outcomes in coronary artery disease"にまとめ、Scientific Reports. 2022 Aug 18;12(1):14067. doi: 10.1038/s41598-022-18473-5.に掲載した。