負荷心筋シンチグラフィーは冠動脈疾患を標的とした検査法の一つで、リスク層別化や予後予測に有用性が認められています。検査の概要と典型的な狭心症の画像を図１に示します。負荷心筋シンチグラフィーの読影には熟練を要し、診断精度の向上及び再現性が課題です。本研究は人工知能によって上記の課題を解決することを目標に開始されました。研究代表者は人工知能を用いた負荷心筋シンチグラフィーの自動診断支援システムを開発し特許出願を行いました。
本研究で開発された人工知能モデルは、従来の人間の専門医が読影に使用する画像データ、心機能データ、症状や既往歴を含む臨床データを使用して診断を行います。本研究では、既に自施設のデー
タを用いて開発された人工知能モデルに多施設のデータを追加することによって、汎用性及び診断精度の向上を図り性能を検証します。
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