Presentation Information
[I-OR06-05]胸部X線画像からカテコラミン終了可否を行う人工知能モデルの構築
○高 俊河1, 太田 英仁2, 海老島 宏典2, 犬塚 亮2 (1.東京大学 医学部 医学科 5年, 2.東京大学医学部附属病院 小児科)
Keywords:
カテコラミン,集中治療,画像解析
【背景】小児集中治療室においてカテコラミンの使用の終了時期を見極めることは時として困難で、経験によるところが大きい。初期研修医や演者のような学生には特に困難であり、判断を支えるものが必要とされている。【目的】胸部X線画像の解析によって、12時間以内にカテコラミンの終了が可能か予測できるか調べ、その根拠を可視化することを目的とする。【方法】当院の小児集中治療室にて撮影された3339枚の胸部X線画像について、事前に日本放射線技術学会のminiJSRT_databaseを用いて学習したモデルを元に、セグメンテーション画像と肺野領域・胸郭の描出を行った。元画像・セグメンテーション・肺野抽出画像について12時間以内にカテコラミン終了が可能かどうかを学習させ、精度を評価した。また、Grad-CAMを用いて、モデルが重点的に見ている部分を可視化した。【結果】X線画像を用いた予測でAUROC=0.881、セグメンテーションを用いると0.840、肺野抽出画像では0.879を得た。特にX線画像では、12時間後カテコラミンが必要かどうかについて、Accuracy 0.791、Sensitivity 0.913、Specificity 0.579を得た。またGrad-CAMでは、カテコラミンの必要性について、心臓、縦隔、肺、肝臓を重点的に見ていることがわかった。【考察】X線画像に対して今回得られた高感度のモデルを適用することで、カテコラミン終了の判断を補助する可能性が示唆される。またGrad-Camによる解析では、カテコラミンの終了可否について、心臓・肺・肝臓など、血流が多く、循環動態の影響を受けやすい臓器を中心に判断していることは実臨床に合致していると考えられる。【結論】PICU入院症例において、カテコラミン終了可否が胸部X線の画像解析から判断できる可能性が示唆された。