心房中隔欠損(ASD)は、脳梗塞や心不全等の致死的な不可逆的合併症を起こすが、根治可能なため、早期診断・治療が重要な疾患である。ASD患者の多くが無症状であり、検出率は3割程度に留まる。申請者はAMEDチャレンジタイプの支援で、人工知能(AI)により成人心電図からASDを高精度で検出する技術を開発し(成人用心電図AI)、検出率8割以上を達成すると共に、薬事承認申請に目途を立てた。ただ、大きなアンメットニーズである小児のASD検出への応用には限界があった。そこで、小児を対象に含めASDを高精度に検出することを目的に本研究を計画した。 工程1:心電図からASDを検出するAIの小児への応用:成人用心電図AIを小児心電図少数例で検証したところ、ASD検出精度は改善が必要であった。年齢層ごとに心電図を転移学習させ、小児用心電図AIの精度を向上させる。 工程2:小児・成人の胸部X線からASDを検出するAIを開発、心電図AIと組み合わせる 偽陽性の減少は医療費削減に直結するため、感度を維持した陽性的中率の向上が重要課題となる。胸部X線AIを開発し、心電図AIと組み合わせて偽陽性を減らす。