肺高血圧症は予後不良な疾患であり、早期診断が極めて重要である。しかし、現行の診断法は侵襲的で患者の負担が大きく、診断の遅れが課題となっている。近年はAI技術、特にマルチモーダルAIの進展により、非侵襲的かつ高精度な診断支援の実現が期待されている。我々は、胸部X線、採血データ、心電図を統合したAIモデルを開発し、専門医の診断精度を約10%向上させることに成功した。今後は全国のデータを用いてモデルの再学習を行い、さらなる精度向上と汎用性の確保を目指す。安全なデータ解析体制の構築や、PMDAとの協議を通じた臨床試験準備も進め、診療現場での実装を図る。本研究により、肺高血圧症の診断迅速化、患者予後の改善、医療現場の負担軽減が期待される。