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公開：2024-12-05

アイリスがAIで咽頭画像から高血圧を検出する研究論文を発表、遠隔医療への応用に期待高まる

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• アイリスがAIによる高血圧検出の研究論文を発表
• 咽頭画像から高血圧を92.2%の精度で検出可能に
• 非接触での高血圧診断手法として期待

AIを用いた咽頭画像からの高血圧検出技術の研究成果

アイリス株式会社は咽頭画像から高血圧を検出するAIアルゴリズムの研究成果を2024年12月3日に発表した。研究では患者の咽頭画像と年齢・性別などの属性情報を用いて高血圧を検出する臨床試験を実施し、AIアルゴリズムがAUC 92.2%という高い精度を達成したことが明らかになっている。^[1]

高血圧は世界の成人の約40%が罹患する重大な疾患であり、心筋梗塞や脳卒中などの深刻な合併症を引き起こす可能性が指摘されている。特に医療へのアクセスが限られる低・中所得国では、自覚症状に乏しい特性から多くの患者が未診断のまま重症化するリスクを抱えているのだ。

アイリスの研究では医療用に特別設計されたカメラを使用して咽頭画像を撮影し、将来的には患者のスマートフォンを使用したオンライン診療への活用も視野に入れている。この技術が実用化されれば、遠隔医療を通じて高血圧の診断漏れを減らし、高血圧関連の罹患率と死亡率の低下に貢献することが期待される。

高血圧検出AIアルゴリズムの特徴まとめ

AUCについて

AUCとは「Area Under the Curve」の略称で、機械学習モデルの性能を評価する指標の一つとして広く使用されている。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• ROC曲線の下部面積を数値化した指標
• 0から1の範囲で評価され、1に近いほど高精度
• 分類モデルの性能を総合的に評価可能

医療分野におけるAIモデルの評価では、高い精度と信頼性が特に重要視されている。アイリスの高血圧検出AIアルゴリズムが達成したAUC 92.2%という数値は非常に高い精度を示しており、非接触での高血圧診断という画期的な手法の実用化に向けて大きな期待が寄せられているのだ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AI医療機器開発のアイリス　AIを用いて咽頭画像から高血圧を検出する研究論文を発表 | アイリス株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000076.000035813.html, (参照 24-12-05).

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