HeartFlow：AIで心臓病と闘う

年を重ねるにつれて、高齢者がなぜ健康問題について長々と話すのかが分かるようになります。多くの場合、それは40歳前後から始まります。定期的に健康診断を受けるべき年齢に達したと気づくのです。血液検査を受けると、医師からコレステロール値が高いと告げられます。

そこで「地中海式ダイエット」を始めたり、新しいランニングウォッチを買ったりしますが、数週間後には元の習慣に戻ってしまいます。結局のところ、あらゆる問題へのアメリカ式の解決策、つまり錠剤にたどり着くのです。しかし、心血管疾患は冗談では済みません。死因の第1位であり、3人に1人がこれによって死亡しています。これは、第2位の死因であるがんによる死亡数の2倍以上です。

医療費のおよそ6分の1が心臓病に費やされています。問題の規模を考えれば、私たちの命を救う手助けとなるAIアルゴリズムが登場していることは驚くことではありません。

2007年に設立されたHeartFlowの評価額は13億ドルです。ただし、同社の歴史は実際には1995年に始まっており、画像に基づく冠動脈血流の初のシミュレーションが行われました。資金は「AIを活用したクラウド型企業向けパッケージ」の開発に使われ、心血管疾患のリスク評価、診断、治療計画および治療に役立てられています。

同社のウェブサイトには次のように書かれています。「HeartFlowは、精密な心臓ケアに革命をもたらした医療技術企業です。数十年にわたる人間の創意工夫と先端技術を、全く新しい方法で組み合わせて取り組む企業は、世界に他にありません。私たちは虚血性心疾患の診断と治療の変革に情熱を注ぎ、限界を押し広げながら革新を続け、驚くべき提携関係を築いています。」

侵襲的検査と非侵襲的検査

有能な医師であれば、通常の健康診断で、コレステロール値の上昇や家族歴における心不全など、心疾患リスクの初期兆候に気づくでしょう。リスクが十分に高い場合は、さらに非侵襲的な検査が必要になることがあります。米国だけでも、年間1,000万件のこうした検査が行われています。

現在のリスク評価方法は、正確な医療の将来像と比べると、せいぜい未発達な段階にあります。だからこそHeartFlowは、既存の方法を単に改善するだけにとどまらないのです。同社は、心疾患を正しく診断する能力を高めると同時に、不必要な侵襲的処置を不要にすることを目指しています。

侵襲的な方法は、侵襲的冠動脈造影とも呼ばれる処置で、患者の手首または脚の動脈にワイヤーとカテーテルを挿入し、X線で透視しながら心臓まで進めます。カテーテルを通してX線造影剤を注入し、冠動脈の撮影を行います。この工程は高額であり、合併症が生じる可能性もあるため問題があります。そこでHeartFlowの出番となります。

HeartFlowの分析

これは、非侵襲的な画像データを解析して、患者一人ひとりに合わせた正確な三次元の冠動脈コンピューターモデルを作成する、ディープラーニングを用いたクラウド型ソフトウェアプラットフォームです。

冠動脈CT血管造影（CCTA）は、コンピューター断層撮影に特殊な造影剤の注入を組み合わせ、体の一部にある血管や組織の画像を得る医療検査の一種です。造影剤は腕の静脈ラインから注入され、検査対象の血管や組織を浮かび上がらせます。

CCTAを単独で行う検査の主な限界は、中等度狭窄（動脈が30～90%狭くなった状態）の臨床的意義を特定できないことです。さらに、偽陰性の結果が20～30%に上るという問題もあります（心疾患のある患者でも、CCTAで検出されない場合があります）。HeartFlowは、この両方の問題を解決します。

CCTA検査の後、既存の画像はHeartFlowのアルゴリズムに送られ、数値流体力学を用いて動脈の3Dモデル内の血流をシミュレーションします。HeartFlowのアルゴリズムは、数万件のCCTA症例、そして1,500万枚を超える心臓のコンピューター断層画像を用いて学習されています。

最終的に得られる情報は、60%以上の症例で患者の治療方針を変え、60%以上の症例で侵襲的検査を安全に回避することを可能にしました。HeartFlowを使えば、非侵襲的検査によって侵襲的検査を置き換えられるだけでなく、より良い結果も得られます。

2021年6月30日時点で、10万人以上の患者に対して心臓の血流分析が実施されています。同社の資料には、同社のプラットフォームが既存の方法より優れていることを示す多くの研究結果が掲載されています。この技術は高い性能を持ち、他の検査と比べて心疾患を検出する確率が2倍に高まるとされています。