心エコー検査画像からディープラーニング（深層学習）を用いて、左心房の拡大などの心臓の形状のほか、性別等を推定することに、米スタンフォード大学の研究グループが成功した。研究成果の論文「Deep learning interpretation of echocardiograms」は1月24日にnpj Digital Medicineに掲載された。

同研究グループは2850人の患者の心エコー検査画像162万4780枚を用いて、ディープラーニングのモデル「EchoNet」に学習させ、その後373人の患者の画像を用いてモデルの精度を検証した。その結果、ペースメーカーの存在の特定（AUC=0.89）、左心房の拡大（AUC=0.86）など心臓の形状を推定することができた。

また、駆出率や左心室の容積変化といった心機能の予測もできた。左心室収縮末期容積（ESV）、拡張末期容積（EDV）などから駆出率を予測することができたとしている。さらに、性別（AUC=0.88）や体重、身長なども予測できたという。

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Deep learning interpretation of echocardiograms