アジア系インド人の心臓代謝リスク予測における AI の使用

AI は、機械学習 (ML)、深層学習、教師あり学習、教師なし学習、人工ニューラル ネットワーク (ANN)、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) をカプセル化した用語です。 AI の必須コンポーネントである ML は、明示的なプログラミングを行わずにコンピューターがデータセットを検査できるようにする技術を使用する学際的な分野であるため、医療アプリケーションでの使用が増えています (Shah、Patel、および Bharti、2020)。 ML には、テスト目的で使用されるトレーニング データから重要な特徴を注意深く抽出することによるモデルまたはアルゴリズムの開発が含まれます。 テストデータは、研究課題を予測するために利用されます。 ML は、特徴抽出、データ分析手法の選択、新しいモデルのトレーニングとその有効性の評価、トレーニングされたモデルを使用した予測の実行として効果的に要約できます。 教師あり学習と教師なし学習は機械学習の形式です。 教師あり学習では、データセット内のパターンを理解するために既知のデータセットが使用されますが、教師なし学習では、データを理解するためにラベルなしのデータセットが使用されます (Mathur et al., 2020)。

深層学習構造では、多数の計算層が使用されます。 DL は主に、大規模な生のデータ セットを処理するために使用されます。 ANN では、複数の機械学習アルゴリズムが連携してデータ入力を処理しますが、CNN では、情報、複雑なデータ、画像処理の層に隠れたノードが存在します。 AI、ML、DL の急速な進歩により、コンピューター プログラムは、推論、思考、認知機能が速いペースで行われる脳新皮質の神経活動を効果的にシミュレートできるようになりました (Mathur et al., 2020)。

心臓血管医学の分野では、AI は薬物療法、薬理ゲノミクス、心不全、画像研究、診断に幅広く応用されています。 重要なのは、AI には、心臓専門医がアドバイスする治療計画の有効性を高めながら、精密医療とビッグデータを医療に適用するメカニズムを提供する能力があるということです。 さらに、AI/ML アルゴリズムは、予測や分類を目的とした仮定なしでデータを分析できます。 したがって、心臓血管医学は、AI の組み込みと賢明な利用から顕著な利益を得ることができます (Romiti et al., 2020)。

心筋梗塞、脳卒中、2型糖尿病（T2DM）などの心臓代謝障害（CMD）は、罹患率と死亡率の増加と関連しており、個人のライフスタイルや運動量がCVDの重大な危険因子であることが知られています。 これは、座りっぱなしの仕事にかなりの時間を費やす患者、可動性が制限される患者、あるいは心臓代謝の健康のために推奨される中程度から激しいレベルに達することはおろか、許容可能な量の運動を維持することが困難であると感じている患者に特に当てはまります（Landry et al. 、2022）。

アジア系インド人は、世界で最も人口が増加している民族グループの 1 つであり、T2DM (Van Niel et al., 2021) 冠動脈疾患 (重大な心血管有害事象または MACE を含む) を含む心血管疾患 (CVD) の罹患率が最も高い国の 1 つです。 。 CVD の原因は、西洋的な食事パターンや習慣の採用、遺伝的素因、リポタンパク質の不均衡、腹部肥満など、いくつか特定されています。 特定の周産期の影響も寄与する可能性があると考えられています。

オメガ-6 PUFA および飽和脂肪の多量摂取は、空腹時高インスリン血症および無症状炎症と有意に相関しています。 このような不均衡な食事は、アジア系インド人におけるインスリン抵抗性、メタボリックシンドローム、および T2DM の罹患率の高さに寄与しています (Isharwal、Misra、Wasir、Nigam、2009)。 さらに、遺伝的、文化的、社会経済的要因もこの医療危機を引き起こしています。 研究では、アジア系インド人はインスリン抵抗性の有病率が高く、他の民族と比較して若い年齢でT2DMやCVDを発症する傾向が高まることが一貫して示されている(Misra & Vikram、2004)。 重要な理由は、BMI が現在定義されている正常範囲内であっても、過剰な体脂肪と、腹部肥満を含む有害な体脂肪パターンである可能性があります。 これらの特徴のいくつかは、出生時および幼少期に報告されています。

米国糖尿病協会（ADA）は、南アジア人のT2DMスクリーニングのBMIカットオフを（白人と比較して）引き下げました。 遭遇する問題には次のようなものがあります。 臨床リスク層別化のばらつき。アテローム性動脈硬化イメージングに関する確立されたガイドラインの欠如、およびアジア系インド民族における有意義な臨床ガイドラインを策定するためのデータの不足。

米国ではアジア系インディアンの人口が急速に増加している（Gujral &Kanaya、2021）。 米国心臓協会 (AHA) による最近の調査研究では、この民族における CVD の有病率と死亡率の増加が、主にインスリン抵抗性と T2DM の発生率の増加に寄与していることが強調されています。 インド人は、より高い収入とより優れた社会的および経済的指標を備えた、非常に成功した移民グループの代表です。 この AI ベースの研究から得られた予備データにより、私たちのチームはこの分野の長期的な前向き研究に必要な資金を獲得できるようになります。