Google AI、眼球スキャンから心臓病リスクを予測可能

グーグルと、同じくアルファベットグループの健康関連子会社であるベリリー・ライフ・サイエンシズが共同で実施した研究では、ディープラーニングアルゴリズムが人の網膜写真を分析することで心臓病を正確に予測できることが示された。

両社の科学者らは、ネイチャー・バイオメディカル・エンジニアリング誌に発表した新しい論文「網膜眼底写真からのディープラーニングを用いた心血管疾患のリスク要因の予測」で、その研究結果を詳述した。

網膜の眼底写真には眼の血管が写っており、この論文では血管を使って、喫煙の有無、血圧、年齢、性別、心臓発作の既往歴など、心血管疾患の危険因子を正確に予測できることが示されています。このアルゴリズムは、心血管関連疾患の要因でもある人の民族性を推測することもできた。

「284,335人の患者のデータを使用してディープラーニングアルゴリズムをトレーニングした結果、12,026人と999人の患者の2つの独立したデータセットで、網膜写真から驚くほど高い精度で心血管疾患のリスク要因を予測することができました」と、Google Brain Teamのプロダクトマネージャー、リリー・ペン氏は書いている。

このデータセットには、UK Biobank データベースの 48,101 人の患者と EyePACS データベースの 236,244 人の患者が含まれています。

記事が指摘しているように、患者の病歴や血液サンプルを使って心血管疾患のリスクを評価する方法は他にもあるが、コレステロール値などの重要な情報が欠落している場合もある。

網膜画像スキャンは、心臓病の兆候を迅速かつ安価に非侵襲的に検出する方法を提供できる可能性がある。

このアルゴリズムはリスク要因を正確に予測できることから、科学者らは5年以内に心臓発作などの重大な心血管疾患の発症を予測できるようにも訓練した。

「私たちのアルゴリズムは、心血管疾患を経験した患者を70％の確率で見つけ出すことができました」とペン氏は書いている。「この精度は、コレステロールを測定するために採血を必要とする他の心血管疾患リスク計算方法とほぼ同じです。」

研究者らはまた、注目度マップを使用して、アルゴリズムが血管に注目して年齢、喫煙状況、血圧を予測するかどうかなど、アルゴリズムがどのように予測を行うかを研究した。

ペン氏が言うように、ブラックボックスを開いて予測がどのように行われたかを説明することで、医師はアルゴリズムにさらに自信を持てるようになるはずだ。

ベリリーの心臓血管健康イノベーション責任者マイケル・マコーネル氏は、この研究は有望だがまだ初期段階だと語った。

同氏は「臨床に移る前に、より多くの患者集団でこれらの研究結果を開発し検証するためのさらなる研究を行う必要がある」と述べた。

しかし、さらなる研究でこれらの結果が確認されれば、網膜画像の使用により、医師が患者と予防策について話し合う際の障壁が軽減される可能性がある。