ゴールド スタンダードの超音波と比較した深部静脈血栓症の診断における機械学習の利点

「AutoDVT」は、DVT の診断において、看護師、一般開業医 (GP)、およびその他の関連する医療専門家など、専門外のオペレーターを支援するために設計されたソフトウェア システムです。 このソフトウェアは、以下で説明する「機械学習」アルゴリズムを利用しています。

この研究は、現在の骨の折れる、時間がかかり、高価な診断 DVT 経路を改善することを目的としています。

静脈血栓症 (VT) は、通常、脚の深部静脈および骨盤の深部静脈で発生します。 DVT は、膝の上 (腸骨、大腿、膝窩) と膝の下 (ふくらはぎの静脈) に分けることができます。

DVT は、診断時と診断後の両方で、世界的に重大な罹患率と死亡率を引き起こすことがよく認識されています。 DVT と診断された患者の 30 ～ 50% が血栓症後症候群を発症し、患者の長期的な生活の質に大きな影響を与えます。 DVT 患者は、致命的な肺塞栓症 (PE) を発症するリスクもあります。 Charity Thrombosis United Kingdom (UK) によると、先進国では 37 秒ごとに 1 人の VT 患者が死亡しています。

DVT が疑われる症例の 75 ～ 88% は、完全に調査すると陰性です。 10 年以上前の DVT の診断費用は 42 ～ 202 英国ポンド (￡) であったため、DVT の症状を呈するすべての患者を調査する NHS の費用は、研究「Non-インペリアル カレッジ ロンドンの Kainz 教授による、機械学習による超音波画像による深部静脈血栓症の侵襲的診断。

この値には、仕事から失われた時間、入院、治療費、繰り返しの超音波スキャンの費用などの追加の間接費が考慮されていないことに注意することが重要です。 臨床検査のみで DVT を診断することは困難です。 近位 DVT を診断するための現在の標準的なアプローチには、検査前確率 (ウェルズ スコア)、D ダイマー (血液) 検査、圧迫超音波検査 (通常は 3 点圧迫検査) を組み合わせたアルゴリズムが含まれます。

新しいハンドヘルド超音波 (US) プローブが利用可能になりました。つまり、携帯電話またはタブレットと組み合わせて診断目的で必要になるのは US プローブだけです。 現在、新しいハンドヘルド プローブはより小型で、ポイント オブ ケア診断により適していますが、3 点圧迫検査を行うには経験豊富な放射線科医または超音波検査技師が必要です。

つまり、これらのデバイスは、放射線技師や放射線科医などの専門家がいる場所でのみ使用できます。 しかし、最近の「機械学習」の進歩により、これらの「アプリベース」プローブ用のソフトウェアが開発されました。これは、専門家ではない医療専門家が最小限のトレーニングで圧縮米国試験を実施し、DVT とそうでないものを区別するのに役立ちます。 DVT。

オックスフォード大学病院 (OUH) で行われたこのデバイスの以前のデータ収集研究は、主に AutoDVT ソフトウェアを改善するために使用されましたが、小規模なパイロット研究では、この技術が標準的な圧縮 US と同様の診断テスト精度を持っていることも強調されました。 このプロトコルで説明されている研究は、この仮説をテストします。