胸部X線から心血管リスクを推定するAI、データ不足患者のMACE予測に貢献

【背景】

動脈硬化性心血管疾患（ASCVD）の一次予防では10年間の主要心血管イベント（MACE）リスクを評価するASCVDリスクスコアが推奨されるが、計算に必要なデータが不足し、リスク評価ができない患者が多い。簡便な補完的リスク評価法が求められていた。

【結果】

CXR CVD-Riskモデルは、ASCVDリスクスコア算出に必要なデータが不明な患者において、リスク7.5%以上と予測された場合、調整ハザード比1.73（95%CI 1.47-2.03）で10年MACEリスクが高いことを示した。また、既知リスク患者でもASCVDスコアを超えてMACEを予測した（調整ハザード比1.88、95%CI 1.24-2.85）。

【臨床へのインパクト】

本研究は、ルーチンの胸部X線画像一枚から10年MACEリスクを予測する深層学習モデルが、従来のASCVDリスクスコアではデータ不足で評価できなかった患者群において、将来の心血管イベントリスクを特定できる可能性を示唆する。これにより、スタチン適応患者の特定や一次予防介入の機会を拡大し、診療フローの改善に寄与する可能性がある。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。