analytica2022年6月27日ShareFacebookTwitterEmailPrint「網膜の血管構造から全身の健康状態を反映した特徴が見出せる」という考えが、AI研究の進展とともに広まってきた。英エディンバラ大学ロスリン研究所のチームは、網膜血管画像と遺伝情報を組み合わせることで心筋梗塞の早期バイオマーカーとする研究を行っている。(ESHG)の年次総会で発表された(プレプリント版はmedRxiv参照)。同研究では、網膜血管の分岐パターンの複雑さからフラクタル次元(生体構造の表面積比率などを反映する幾何学的な統計量)を計算し、心疾患に関与する9つの遺伝学的特徴と合わせることで、心筋梗塞リスクを推定する機械学習モデルを開発した。0.719を上回るとしている。Villaplana-Velasco氏は「本研究では、単純化した網膜血管の分岐パターンが、心筋梗塞リスクと関連していることを示した。日常的に収集される網膜画像のようなデータを包括的に解析することの重要性と、個別化医療の発展における価値を示している」と語った。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。