AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (machine learning) · 2026-10-05
深層学習による2次元マルチビュー心エコー図を用いた肥大型心筋症と心アミロイドーシスの鑑別パイプライン
原題: A deep learning-driven pipeline for differentiating hypertrophic cardiomyopathy from cardiac amyloidosis using 2D multi-view echocardiography
肥大型心筋症（HCM）と心アミロイドーシス（CA）は心エコー所見が似ており、鑑別が難しいという課題があった。本研究では、2次元心エコー像を5つの臨床的に重要な断面に分類し、断面ごとに特徴量を抽出して統合する多断面深層学習モデルを開発した。HCM 212例、CA 119例、対照200例のデータを用いた5分割交差検証で、精度0.83、感度0.81、特異度0.89、micro-F1スコア0.82を示した。著者らは、このフレームワークがHCMとCAを鑑別する信頼性の高い診断ツールになると述べている。