検査と技術52巻3号

2024年03月発行

増大号 POCUSの決め手。　早く、正確な診断のために 1章　POCUSを知る・使う

POCUSにAIを活用する

著者： 楠瀬賢也¹

所属機関： ¹琉球大学大学院医学研究科循環器・腎臓・神経内科学

ページ範囲：P.181 - P.185

はじめに

　近年の医療分野においては，超音波診断装置の技術進化を見過ごすことができない．これらの装置は昔に比べて大幅に性能が向上し，さらにはバッテリー駆動のコンパクトなポータブルタイプも開発・市販されている．これにより，かつては循環器専門医に限られていた心エコー図検査が，現在では救急・麻酔科・一般内科・総合診療科などの広範な医学領域における医師たちによっても利用されている．

　この超音波診断装置の使用方法の中に，“point-of-care ultrasound（POCUS）”と呼ばれる方法がある．これはハイエンドマシーンを使った検査室での精査としての心エコー図検査とは異なり，臨床医が患者を診療（care）する現場（point）で直接行う超音波検査を指す．従来は超音波技師が検査室で記録し，後から医師が解釈するのに対し，POCUSでは，医師自身が超音波所見を得てそれを患者の病状に対応させる，という即時性が求められる．

参考文献

1）Abdi AH, et al. Automatic Quality Assessment of Echocardiograms Using Convolutional Neural Networks: Feasibility on the Apical Four-Chamber View. IEEE Trans Med Imaging. 2017; 36: 1221-1230.

2）Liao Z, et al. On Modelling Label Uncertainty in Deep Neural Networks: Automatic Estimation of Intra- Observer Variability in 2D Echocardiography Quality Assessment. IEEE Trans Med Imaging. 2020; 39: 1868-1883.

3）Madani A, et al. Fast and accurate view classification of echocardiograms using deep learning. NPJ Digit Med. 2018; 1: 6.

4）Zhang J, et al. Fully Automated Echocardiogram Interpretation in Clinical Practice. Circulation 2018; 138: 1623-1635.

5）Kusunose K, et al. Clinically Feasible and Accurate View Classification of Echocardiographic Images Using Deep Learning. Biomolecules 2020; 10: 665.

6）Narang A, et al. Utility of a Deep-Learning Algorithm to Guide Novices to Acquire Echocardiograms for Limited Diagnostic Use. JAMA Cardiol. 2021; 6: 624-632.