ハイパルトロフィック心筋病の検出のためのECGとエコーカルジオグラムモデルをトレーニングするための多国籍連合学習アプローチ

Shinichi Goto^1,2,3, Divyarajsinhji Solanki¹, Jenine E John^1,2

¹One Brave Idea and Division of Cardiovascular Medicine, Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Boston, MA (S.G., D.S., J.E.J., R.Y., M.H., C.A.M., R.C.D.).

Circulation

|August 2, 2022

まとめ

統合学習を活用した機械学習モデルは,心電図とエコーカルディオグラムを使用して,高縮性心筋病 (HCM) の検出の汎用性を向上させました. このアプローチは,単一の機関モデルと比較して,多様な患者コホートにおける診断の精度を高めます.

科学分野:

心臓病科
人工知能
医療診断

背景:

ハイパルトロフィック心筋病 (HCM) の検出は,新しい標的治療に不可欠です.
流行率が低く症状が重なり合っているため早期診断は困難です
機械学習 (ML) は,自動化されたHCM検出と差異化の可能性を提供します.

研究の目的:

ECGとエコーカルジオグラムを用いたHCM検出のためのMLモデルを開発する.
複数の国際コホートにわたってモデルの一般化性を向上させる.
大動脈狭窄症,高血圧,心臓アミロイドーシスなどの他の心臓病と区別する.

主な方法:

外部データで訓練され,検証された単一のECGモデル.
米国と日本の多施設のECGとエコーカーディオグラムモデルに統合学習を行いました
ホールドアウトのテストセットで検証されたモデルと,他の心臓病に対する差別を評価した.

主要な成果:

統合された学習モデルは,各機関間の優れた差別化を達成しました (C統計 0.90-0.96).
モデルでは高血圧,大動脈狭窄症,心臓アミロイドーシス (C統計値0.83-0.94) と効果的に区別した.
自動検知は心臓科医による手作業の解釈よりも高い感度を示した.

結論:

連邦学習は,HCM検出モデルの一般化性を大幅に改善します.
ECGとエコーカルジオグラムを使用したMLモデルは,HCMを確実に検出し,区別することができます.
このアプローチは,高縮性心筋病の診断能力を高めます.

キーワード:

心筋病縮症エコーカルディオグラフィーエレクトロカルジオグラフィー機械学習

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