【機械学習が心不全を分析】精度100％の早期発見アプリを開発したぞ
心不全という死因で亡くなったニュースはよく聞くけれども、心不全は直接的な死因が判明してないから、とりあえずってことで心不全と着けるとどこかで聞いた覚えがある。
結局のところ、心臓が止まっていれば、人間は死ぬとされる。肉体的な死とは心臓が止まっていること。だから、原因がわからなければ、心臓が止まっていたから死んだと言えば、だいたい間違えない。
実際、心臓の異変で死んでしまうことはあるけれども、心臓の病変は相当苦しいらしい。大動脈解離は心臓まで避けるという。大動脈だから血圧もすごいだろうし、亀裂が入ればあっという間なんだろう。
大動脈解離にかぎらず、心臓の病にはやはり早期発見が大事だけれど、結局病院で検査を受けなければならないから、定期的な検査が出来るのはどれくらいの割合で出来ているのだろうか。
いまは、検査に時間を取られるよりも他を優先したいと思う人だって少なくないだろう。
インドのUniversity of keralaとスロベニアのUniversity of Nova Goricaの研究チームはデジタル聴診器と機械学習により、心不全の原因となる大動脈弁狭窄症を発見できる、サウンドイメージング技術を開発した。
大動脈弁狭窄症の検査は心雑音のチェックからエコー検査を行い、胸部CT検査まですすめる。検査が３つもあるので高価な診察料が発生していた。
今回の技術はデジタル聴診器で取得した心音データから、機械学習で分析した弁機能障害を特定する。いずれはモバイルアプリでも可能になるとのことで、コストが低くなることが期待されている。
人によっては胸部に貼り付ける形で聴診器を着けておけば、リアルタイムでデータを取得して、より早い早期発見が出来るだろう。それも機械学習と膨大なデータがあってこそ可能になったこと。
もう始まっているけれども、ディープラーニングによって、人間は体調面を管理される時代になってきている。さらに詳細に合理的な管理へと。これに対して忌避感を覚える人もいるだろうけれど、高齢者の場合はいつなにが起きてもおかしくないので、このような技術こそ求められているだろうなとは思う。
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