心エコー検査における人工知能

心エコー検査は、心血管疾患の診断における一般的かつ不可欠なツールです。 超音波を使用して、この技術は、収縮機能、拡張機能、心腔の定量化、および弁異常の診断と定量化を含む心機能の非侵襲的評価を可能にします。 心エコー検査の使用は年々増加しています。 2011 年には、メディケア人口だけで 700 万件以上の心エコー検査が実施されました。 心血管疾患は依然として世界中で主要な死因であり、心エコー検査の普及により、心血管疾患の早期診断と治療が可能になり、医療格差が縮小する可能性があります。

心エコー図の手順では、最初に画像の取得が必要であり、その後に画像の分析と解釈が続きます。 画像の取得は、伝統的に心臓超音波検査技師 (技術者) または医師によって行われます。 画像のレビューと解釈は、専門医、通常は心臓専門医または放射線科医によって行われます。 歴史的に、プロセスの各ステップには高レベルのトレーニングと特殊な機器が必要であり、リソースが不足している分野での使用が制限されていました。 ただし、この機器を操作するために必要な高度なスキルを考えると、画像の取得と解釈を支援する追加の技術が必要なままです。 しかし、超音波技術が向上するにつれて、機器のコストとサイズが縮小し、ベッドサイドでの超音波を使用して臨床上の意思決定を行うことがますます一般的になりました。 このベッドサイド超音波は、胸水または心嚢液の診断などの特定の質問に焦点を当てており、専門家でなくても簡単に教えることができます。

これらの制限を克服するための潜在的なツールの 1 つは、人工知能 (AI) です。 AI とは、コンピュータ プログラムを使用して人間の心の認知機能を模倣し、学習して問題を解決することです。 心エコー学は、人工知能の使用から恩恵を受ける可能性のある特に成熟した分野です。 解剖学的な違いと動的な臨床状況により、画像の取得と分析のプロセスは患者によって大きく異なります。 単純なコンピューター アルゴリズムではこれらの違いを統合できませんが、人工知能を使用すると、機械による画像の取得と分析が可能になる可能性があります。 ここ数年、心エコー検査のコンピュータ支援分析に関する数多くの研究が行われてきました。 この技術を使用すると、心エコー画像の取得が高速化され、画像の取得と分析に必要なトレーニングの量が削減され、診断の質が向上し、心エコー画像の分析における観察者間のばらつきが減少する可能性があります。

人工知能支援の画像取得と分析を超音波技術と統合することで、サービスが行き届いていない地域で最小限の訓練を受けたオペレーターが、心エコー検査を使用して心血管疾患を正確に診断できるようになる可能性があります。

この研究は、ニューヨーク長老派教会コロンビア大学医療センターの医学部の心エコー検査室および内科レジデンシープログラムによって監督されます。 この研究は、主にMilstein Hospital 5 Garden South病棟に収容されている医療常駐の心臓病病棟サービスで行われます。 研究の主な対象は、循環器病棟の入院サービスを巡回している医学部のレジデントです。

この研究の間、研修医は、心エコー検査の基本概念と、Bay Labs の心エコー検査 AI 超音波システムまたは標準的な心エコー検査システム (ネイティブの Terason 心エコー検査装置) の使用法を紹介するトレーニング セッションを受けます。 このプロトコルでは、これらのツールを使用して取得した心エコー画像を「研究心エコー図」と呼びます。 これは、心臓超音波検査技師、心臓専門医、または心臓専門医によって実施され、心エコー検査を専門とする心臓専門医によって分析される「正式な心エコー図」とは対照的です。 医療レジデントは、Bay Labs システムまたはネイティブ Terason システムのいずれかを使用して、心エコー検査の 1 日以内に正式な心エコー検査を受けた、または受ける予定の心臓病棟チームに入院した患者に対して心エコー検査を行います。 このプロジェクトの明確な目標は、(1) 初心者ユーザーとしての研修医が心エコー画像を取得して解釈できるかどうか、および (2) Bay Labs システムの使用が標準システムよりも教育に役立つかどうかを判断することです。 この研究の一環として実施される Bay Labs の心エコー図は、臨床上の意思決定を支援するために FDA に承認されたものではありません。そのため、この研究の心エコー図の結果は、臨床管理を変更するために使用されることはありません。

循環器病棟には合計 4 つの循環器レジデント チームがあり、チームは A、B、C、D の文字システムを使用して指定されます。 -年医学研修医。 A チームと C チームが 1 つのチーム ダイアドを形成し、B チームと D チームが 2 つ目のチーム ダイアドを形成します。 チームは、夜間は別のレジデント チームによってカバーされます。 各ペアは主に、一般的な心臓病患者のケアを監督する 1 組の心臓病専門医によって監督されています。 サービス心臓病の出席に加えて、チームは、心不全の心臓専門医または他の民間の心臓専門医のケアの下で患者を管理する場合があります。 各チームは合計 10 人の患者を運ぶことができます。 チームの入院構造により、24 時間ごとに 7 人の新しい患者が心臓病棟サービスに入院することができます。 日中は、ロングコールチームに 3 人の患者、ショートコールチームに 1 人の患者を入院させることができます。 夜間は、オーバーナイト（ロングコール）チームに 3 人の患者を入院させることができます。

研究の開始前に、4 週間ごとの循環器病棟ローテーション ブロックが割り当てられ、Bay Labs テクノロジーまたはネイティブ Terason システムを使用するスケジュールが作成されます。 心臓病入院病棟ローテーションの開始時に、研修医は研究に参加することに同意するように求められます。 研究に同意した医療研修医は、心エコー検査の実行と解釈の快適さについて質問する事前テストを受けます。 その後、心エコー検査の基本、研究プロトコル、および Bay Labs 心エコー検査システムまたはネイティブの Terason 心エコー検査システムの操作を紹介するトレーニング セッションを受けます。 このトレーニングを受けた後、彼らは研究で心エコー図の実行を開始できるようになります。

毎朝、各医療レジデントは、サービスに参加している 1 ～ 3 人の患者を指定して、心エコー検査を受けることができます。 包含および除外基準はプロトコルに記載されています。 患者は、治験責任医師または研究助手から研究への同意を求められます。 参加者は、その後、医療レジデントによって実行される心エコー検査を受け、画像は後で分析するために保存されます。 各心エコー検査の後、研修医は心エコー検査を記録した簡単なフォームに記入します。 このフォームの質問には、人口統計学、臨床的特徴、検査に関する技術的側面 (特定の見解が得られたかどうかなど) が含まれ、検査中に観察されたオペレーターの推定心機能に関する基本的な質問が行われます。

ローテーションの最後に、参加しているレジデントは、心エコー検査の実行と解釈の快適さについて事後テストを受けます。 彼らには、研究に関するフィードバックを提供する機会が与えられます。 研修医には、学習を支援するために、研究期間中および研究期間後に心エコー図に関するフィードバックが提供されます。

研究期間の終了後、データが分析されます。 事前テストと事後テストの結果を分析して、ローテーション中に研修医の心エコー検査の知識が向上したかどうかを判断します。 心エコー図は、指定された画像ビューを取得できるかどうか、画像を取得するのに必要な時間、および正式な心エコー図と比較した画像の品質を判断するために、治験責任医師および参加する心エコー検査技師によって分析され、正式な心エコー図と比較されます。 研修医が心エコー検査中に視覚的に観察した左心室収縮機能、これらのグループの患者の Bay Labs ソフトウェアによって計算された autoEF、および正式な心エコー図からの左心室駆出率が比較されます。

この研究は、登録された患者にとって最小限のリスクしかありません。 検査自体（経胸壁心エコー図）は非侵襲的であり、放射線被ばくはありません。 さらに、医療チームは、代わりに正式な心エコー図に基づく Bay Labs 心エコー図に基づいて臨床上の決定を下すことを禁止されます。 調査が終了すると、データは永久に匿名化されます。