死亡予測のためのハイブリッド心筋灌流画像に対するホリスティックAI解析

概要

4施設10,480例を対象に、CT減弱補正由来のラジオミクス、石灰化、心外膜脂肪、灌流、負荷試験、臨床情報を統合したホリスティックAIモデルは全死亡予測でAUC 0.80を達成し、石灰化や灌流単独を上回りました。多臓器・多特徴統合により予後予測が大きく向上しました。

主要発見

• 33臓器のマルチ構造分割とCTACラジオミクスによりリスク予測が向上。
• MPI・CT・負荷試験・臨床情報の統合モデルは全死亡予測AUC 0.80を達成。
• 冠動脈石灰化（AUC 0.64）や灌流単独（AUC 0.62）を有意に上回った（p<0.001）。

臨床的意義

ハイブリッドMPIでは、CTACラジオミクスや心外膜脂肪を自動AIで抽出し、従来の灌流所見を補完する死亡リスクスコアを提供することで、意思決定を支援できます。

限界

• 後ろ向き設計で交絡やデータセットシフトの可能性
• 臨床的しきい値設定や意思決定への前向き影響は未検証

今後の方向性

AIリスクスコアを臨床ワークフローに組み込む前向き多施設介入研究と、CTACラジオミクスと病態生理の因果的関連の解明。