循環器疾患のAIトレンド調査1

ナカヤマン

次の研究テーマ探しには苦労するものである。
循環器×AIを開発する上で、何がいいのかのトレンド調査を開始しています。その備忘録としてここにアウトプット残していくことにします

まずは、ラフに調べ物をしてみる。
「世界の循環器系疾患に対するAiソリューション市場：考察と予測 (2029年まで)」
お、いいのがあるじゃん！と思ったら100万とのこと。。。

目次欄で主要企業がリストアップされていたので、我らはchatGPT先生でサクッと調査。（こういう調査系を短縮できるのは本当に革命的ですね）

  • Idoven：AIを使用した心電図解析プラットフォーム

  • Eko：スマートフォンに接続できるデジタル聴診器と心電図モニター

  • Cardiologs：AIを使用した心電図解析ソフトウェア

  • Viz.ai：AIを使用した脳卒中患者向け画像解析ソフトウェア

  • AliveCor：スマートフォンに接続できるポケットサイズの心電図モニター

  • Caption Health：AIを使用した超音波画像解析ソフトウェア

  • Ultromics：AIを使用した心エコー解析ソフトウェア

ほぼ心電図やんけ！！あとはエコー、脳卒中。
心電図はデータが取りやすい。エコーは術者によって、判断が分かれるところなので、ガイディングが大事。脳卒中は、原因究明を急ぐ必要があるため、ガイディングがいるということなのかと思った。

やはりAIの価値というのは、診断が難しいところにどのようにして応用するかという点だろう。なので、診断が難しい疾患とはなにか？聞いてみた。。。

  • 心筋症（心筋肥大症、拡張型心筋症、限局性心筋症など）: 心筋症は心臓の筋肉に異常が生じる疾患で、症状が非特異的であったり、進行がゆっくりであるため、診断が難しいことがあります。

  • 心房細動：心房細動は不整脈の一種で、症状が軽度であることが多く、診断が遅れることがあります。また、発作性心房細動の場合は、心房細動が不規則なタイミングで発生するため、診断時に心電図で異常が検出されないこともあります。

  • 肺動脈性肺高血圧（PAH）：PAHは肺動脈の圧力が異常に高くなる疾患で、原因が特定できないことが多く、診断が難しいです。また、症状が非特異的であり、他の疾患との鑑別が困難なことがあります。

  • 無症候性心疾患：無症候性心疾患は、症状が現れないまま進行する心疾患です。例えば、無症候性冠動脈疾患や無症候性僧帽弁逸脱症などがあります。これらの疾患は、定期的な健康診断や適切なスクリーニングが行われない限り、診断が難しいです。

なるほど。これらの現状のソリューションはどうなっているのか？次回はそのリサーチしてみますー！


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