先天性心疾患の大規模スクリーニングにおける専門医による独立聴診とプライマリケア医師によるAI支援聴診の有効性比較：中国のクラスターランダム化対照試験

近年、人工知能（AI）のヘルスケアへの統合が加速し、深い学習が医学の強力なツールとして浮上しています。 ディープラーニングアルゴリズムは、複雑な機能とパターンを自動的に抽出し、心音を非常に正確に認識できるようにします。 この財団に基づいて、サン・クン教授と中国の複数のセンターと共同で上海ジアオトン大学医学部と提携している新華病院の彼のチームは、先天的なスクリーニングのためのAI支援心の健全な認識の開発と適用を調査しています心臓病（CHD）。 心臓音を収集するために電子聴診器を活用し、CHDと健康な子供の両方の子供からの広範なデータセットにAIアルゴリズムを適用することにより、このシステムは正常なつぶやきと病理学的なつぶやきの間で識別するように訓練されており、精度と感度率は90％を達成しています。

この前向きクラスターランダム化臨床試験は、CHD の特定において AI 支援を受けたかかりつけ医の非劣性を、独立して特定を行う専門医と比較して評価するように設計されています。 この研究は、継続的な最適化と広範な応用を通じて、一般開業医、小児保健医、心臓血管専門医以外の専門家に AI 支援電子聴診機能を提供し、最終的には全国的な小児医療の水準を向上させることを目指しています。 スクリーニングネットワークが拡大するにつれて、このプロジェクトにより診断の見逃しが減り、CHD スクリーニングにおける検出率が向上すると期待されています。 さらに、このプロジェクトは、他の発展途上国に実現可能で費用対効果の高い子供の健康管理ソリューションを提供し、子供の健康を改善するための世界的な取り組みに貢献することを目指しています。