心筋梗塞の兆候を自動検出、AIが病気を定義する時代の課題とは

心臓病学の現代的な驚異的技術をもってしても、我々は誰が心筋梗塞を起こすかを予測するのに苦労している。多くの人はスクリーニングをまったく受けていない。現在、バンカーヒル・ヘルス（Bunkerhill Health）、ナノックスAI（Nanox.AI）、ハートラング・テクノロジーズ（HeartLung Technologies）といったスタートアップ企業が、AIアルゴリズムを用いて数百万件のCTスキャンから心疾患の初期兆候をスクリーニングしている。この技術は公衆衛生にとって画期的な進展となる可能性があり、従来のツールを応用して、表面的には健康に見える心筋梗塞の高リスク患者を特定できるかもしれない。しかし、その大規模な有効性はまだ証明されておらず、導入方法や疾患の定義に関する複雑な問題も提起している。

昨年、推定2000万人の米国人が、交通事故などの事象の後や肺がんスクリーニングのために胸部CTスキャンを受けた。これらのスキャンでは、心筋梗塞リスクのマーカーである冠動脈石灰化（CAC）の証拠が頻繁に示されるが、骨損傷、生命に関わる内部外傷、がんの除外に焦点を当てた放射線科レポートでは見過ごされるか、まったく言及されないことが多い。

冠動脈石灰化に特化した検査は、心筋梗塞リスクを予測する手段として十分に活用されていない。心臓の動脈に形成されるプラークは、何十年にもわたって脂質に富んだ残留物からカルシウムに硬化していく独自のライフサイクルを経る。心筋梗塞そのものは、通常、より若く脂質に富んだプラークが突発的に破裂し、それが炎症反応と凝固カスケードを引き起こして心臓への血流を遮断することで発生する。石灰化したプラークは一般的に安定しているが、CACが検出されることは、破裂しやすい若いプラークも存在する可能性を示している。

冠動脈石灰化は胸部CTでしばしば確認され、その濃度は主観的に記述されることが多い。通常、個人のCACスコアを定量化するには、心臓に特化したCTスキャンが必要である。しかし、日常的な胸部CTからCACスコアを算出するアルゴリズムは、この指標へのアクセスを飛躍的に拡大する可能性がある。実際には、これらのアルゴリズムを用いることで、異常に高いスコアを持つ患者とその主治医に警告を発し、さらなる治療行動を促すことがで …

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