人工知能による心不全患者の長期予後予測

人工知能による心不全患者の長期予後予測

Abstract

本研究室では、日本大学医学部とのこれまでの共同研究として、心不全のリスクを表す指標「肺動脈楔入圧(PAWP)」の測定値を回帰として推定する人工知能の開発に成功しました。この研究の発展として、入院時・退院時の患者に適用し、長期生存率(2〜4年程度)との関連を分析しました。その結果、本研究室が開発した人工知能が、心不全患者の長期予後予測を行えることがわかりました。これにより、心不全により入院している患者をどのタイミングで退院させると良いのか、判断する材料を得られることになります。この成果は世界初の内容として、欧米の心臓学会の論文誌に掲載されました。詳細はPublicationをご覧ください。

Publication

  • Yuki Saito, Yuto Omae, Saki Mizobuchi, Hidesato Fujito, Masatsugu Miyagawa, Daisuke Kitano, Kazuto Toyama, Daisuke Fukamachi, Jun Toyotani, Yasuo Okumura, Prognostic significance of pulmonary arterial wedge pressure estimated by deep learning in acute heart failure, ESC Heart Failure, 2022.12. doi: 10.1002/ehf2.14282 [IF: 3.612] [採択率: 28.0%] [Link]

Note

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文責: 大前佑斗

日本大学生産工学部マネジメント工学科 専任講師、人工知能リサーチセンター 研究員。ゼミ配属では、プログラミングや人工知能を、時間をかけ丁寧に学習したい方を募集しています。文系・理系、どちらでもokです。

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