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最終更新日：2019/10/31

中国の研究者は、血液検体と尿検体の両方で高脂血症（血流中の高レベルのコレステロール、脂肪、トリグリセリド）を診断することができるディープラーニングアルゴリズムを開発した。

高脂血症とは
血液中の中性脂肪（トリグリセライド）や、LDLコレステロール（いわゆる悪玉コレステロール）が基準より高い、またはHDLコレステロール（いわゆる善玉コレステロール）が基準より低い状態のことをいう。高脂血症より現在は脂質異常症と呼ばれる。

何ができるか

Tianjin大学の主執筆者であるQuan Zhangとその同僚は、彼らの調査結果をジャーナル”Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity: Targets and Therapy”にオンラインで発表した。

彼らの研究報告によると、チームはニューラルネットワークを構築して、高脂血症の「分類」の域を超えて、微妙だが詳細を述べながら状態のパラメータを特定している。

たとえば、ヘモグロビンに高血糖や糖尿病のマーカーがあるかどうかを判断できる。

この研究では、アルゴリズムによって診断が91.5％の精度で行われた。

開発者の声

著者は、この成果は「人間の関与なしに、生のラボデータからすべての利用可能な臨床情報を自動的に抽出することができるように、以前に証明されたディープラーニングアルゴリズムを前進させる」と述べた。

さらに、このアルゴリズムは生データを失わないため、さまざまな疾患のより多くの診断マーカーを見つける可能性があると著者らは説明している。

「提案された診断方法は非常に頑強で正確な性能を持ち、仮の診断に使用することができます」
と著者らは結論している。
「人間の生理学的パラメータを使用して自動的に疾患を診断できるため、人件費が削減され、臨床診断効率が効果的に向上します。」

展望

彼らのモデルは、血液学だけではなく尿学のパラメータを使用して高脂血症を診断するので、臨床医の治療決定を導くためにより包括的な診断を与えることができると彼らは付け加えた。

論文は全文PDF形式でダウンロードできる。

原文

https://www.aiin.healthcare/topics/diagnostics/deep-learning-algorithm-hyperlipidemia

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