超音波と人工知能を用いた脂肪肝と関連危険因子の観察的および前向き研究 (ST-AI)

近年、超音波は非侵襲的かつ非照射で再現性が高く、安価な方法であるため、脂肪肝の評価において主要な役割を果たしています。 特に有効なのは、肝実質と腎皮質実質との間の強度比（エコー源性）として評価される肝腎指数の使用である。 ただし、腹部超音波検査中に肝腎指数を検出する場合の主な制限は、オペレータに依存することと、指数自体を決定するために必要な一連の操作と計算を完了するのに比較的長い時間がかかることです。 医療分野における画像解析に人工知能（AI）技術を活用することで、優れた成果が生まれています。 AI ベースのアルゴリズムは、臨床評価の速度と精度の点で医師のパフォーマンスを向上させる強力なツールとしてますます重要になっています。 現在、臨床評価のために超音波画像に AI を使用することの有効性を示す証拠がすでにあります。 超音波による肝臓疾患の診断の補助として AI を使用することは、まだ研究が進んでいません。 検証される仮説は、評価における AI の有用性、肝腎指数の計算時間を短縮するための AI の一般的および具体的な用途です。

この研究では、脂肪肝の臨床的疑いのない 134 人の患者が登録されました。 すべての患者は、脂肪変性の程度を評価するための参照技術として想定される、腹部超音波検査（US）および磁気共鳴画像脂肪分画（MRI-PDFF）を受けました。 肝腎指数 (US) は、4 人の熟練したオペレーターによって手動で計算されました (HRIM)。 自動肝腎指数計算 (HRIA) もアルゴリズムによって取得されました。 さまざまなグレードの脂肪肝を識別するための HRIA の精度は、MRI-PDFF カットオフを使用した ROC 分析によって評価されました。