AIが心臓のヘルスケアの変革を支援する方法

人工知能は、日を追うごとに人気が高まり、より実用的になっています。しかし、その利点に加えて、それはまた賢くなっています。AIが進歩している例の1つは、英国の研究者によって設計されたAIです。AIは、医師の前でも健康上の病気を検出することができました。研究者たちは、AIと600の他の変数の組み合わせを利用して、冠状動脈疾患のプロトタイプを作成しました。

AIの研究は台頭しており、多くの範囲がありますが、これまでの研究では、AIが心臓のケアに革命を起こすのにどのように役立つかが確立されています。この革命は、世界の死者の31％に永続的に関与しているため、心臓の健康を強調することが非常に重要です。さらに、治癒することは非常に高価な健康状態です。

ただし、AIには、心血管疾患を検出して治療するための多くの範囲があります。

1.AIを使用した診断

心血管疾患の診断は、治療を開始するための重要なステップの1つです。診断は次の3つの段階で行われます。

• 安静時の心電図の測定：最初のステップは、安静時のECGをチェックすることです。
• この時点で不規則性がある場合は、ストレス心エコー検査、ECGストレステスト、胸部CTスキャンなどの一連の半侵襲的テストにつながります。
• これらの検査の異常は、さらに侵襲的な血管造影につながります。

AIテクノロジーの開発により、研究者はAIを使用して、第3のステップに進むことなく、異常や不規則性を迅速、安価、正確に検出できるようになりました。

CardiologyのAIを利用したプラットフォームは、CEテスト済みであり、FDAの承認を受けています。心電図データを使用して、まれな心臓の状態である心房細動を検出します。91％の精度で状態を検出します。また、AIは、Partho Sengupta博士が率いる研究者のパネルによって開発されており、2D心臓超音波画像から患者の拡張機能障害を検出することができます。

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2.AIを使用したセラピーセッション

病院システム、心臓専門医、患者、およびその家族にとっての困難の1つは、心臓専門医によって提案されたケア経路のリスクとコストを検出することです。機械学習プラットフォームの1つであるKenSciは、機械学習を利用して、心臓病を含む患者が病気になるリスクを予測していると思われます。Healthcheckは、Babylon Healthによって設計されたチャットボットであり、AIで動作し、患者に迅速な分析を提供し、健康上の問題を理解します。AIを活用したラボのもう1つであるCortiLabsは、AIを利用して院外心停止を検出し、救急隊員が深刻な救命決定を下すのを支援します。

3.AIを活用した心臓イメージング

人工知能は、低解像度のグレースケール心エコー画像の代わりに、さまざまな心腔の色分けをリアルタイムで使用して、心臓のライブ視覚表現を強化しています。AIテクノロジーはほんの数年前に利用可能になり、放射線科医と心臓専門医の両方の臨床ワークフローの習熟度を向上させてきました。

AIの進歩の例のいくつかは、フィリップスの心エコー検査によってHeartModeと名付けられたAIです。このテクノロジーは、心エコー画像から患者の心臓の3Dモデルを作成するのに役立ちます。

AIのもう1つの例は、FDA 510（k）認定を受け、心臓専門医が患者の心臓を4Dで観察できるようにするArterysのAI搭載心臓MRスイートです。この手法では、磁気共鳴画像法（MRI）画像を使用して、心臓の血流をリアルタイムで色分けします。

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4.AIを使用した継続的な監視

Fitbit、MIバンド、Apple Watchなど、ユーザーの心拍数、場所、アクティビティを綿密に監視する多くのウェアラブルデバイスは、心臓血管の非類似性などのライフスタイル疾患の症状を予測できるAIツールを構築するための良い段階です。ウェアラブルを使用してAIを構築する例の1つは、AppleWatchで機能するCardiogramのDeepHeartです。これは、心血管リスクを予測するための半教師あり人工知能学習です。Apple Watchのような決定的なウェアラブルデバイスを使用するAIを使用すると、即興で信頼性が高まります。