小児性胞症における人工知能ベースの自動PRAGMAおよび粘液詰め算法の検証

科学分野:

• 医療用イメージング
• 医療における人工知能
• 肺内科

背景:

• PRAGMA- CFは,胸部CTを用いた肺結核患者における構造的呼吸道損傷を定量化するための検証された視覚スコア方法である.
• 呼吸道損傷の正確な定量化はCFの管理と研究に不可欠です.

研究 の 目的:

• 新しいAIベースの自動アルゴリズム (PRAGMA-AI) と,確立された視覚的なPRAGMA-CFスコアリング方法に対する粘液プラギングアルゴリズムを検証する.
• CFにおける呼吸道損傷の視覚的評価とAIによるスコアの信頼性と相関性を評価する.

主な方法:

• 178人のCF患者の363人の胸部CTスキャンを遡及的に分析した.
• 視覚的なPRAGMA-CF,自動化されたPRAGMA-AI,および相関と一致統計を用いた粘液プラグニングアルゴリズムの結果の比較.
• 疾患の重症度,コホート,スライス数,およびコンヴォルション・カーネルの影響を評価するために,感受性分析が行われました.

主要な成果:

• PRAGMA-AIアルゴリズムはCTスキャンの97%を成功裏に分析しました
• ブロンキエクトーシス (%BE),病気 (%DIS),粘液詰め (%MP) の自動と視覚スコアの間に強い相関が観察されました.
• 呼吸道壁の加厚率 (%AWT) は弱い相関が認められ,%BEと%DISでは平均的な相関が認められ,%AWTでは弱い相関が見られた.

結論:

• AIで得られたスコアはサイズでは同一ではなく,CF肺疾患の主要な測定値の視覚PRAGMA-CFスコアと強く相関しています.
• PRAGMA-AIとムカスプラギングのアルゴリズムは,特に大規模の研究では,手作業によるスコア付けに代わる価値のある,時間効率の良い代替手段です.
• 更に検証することで,AIベースのツールを日常的なCFの臨床実践と研究に組み込むことが可能になる.