AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-16
デジタル聴診とAIによるバングラデシュの小児呼吸器疾患における副雑音の識別
原題: Identification of adventitious lung sounds in children with respiratory illnesses in Bangladesh using artificial intelligence and digital auscultation
統合的小児疾患管理（IMCI）ガイドラインは肺炎診断の感度は高いが特異度は低い。本研究では、現地の非医師の保健従事者がデジタル聴診器で5歳未満の肺炎疑い児の胸部音を記録し、AIアルゴリズムが異常音（断続性ラ音や喘鳴）を識別できるかを小児科医のパネルの判定と比較した。その結果、異常音の検出感度は全体で61.8%、特異度は60.7%であり、IMCIの肺炎例では感度63.5%、特異度66.8%だった。AIの性能は中程度にとどまり、判定不能な録音を分類する能力の向上が今後の課題とされている。