非ゲート胸部CTにおけるAIモデルによる機会的アガトストンスコアリングの評価
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Evaluation of an artificial intelligence model for opportunistic Agatston scoring on non-gated chest computed tomography
雑誌名：Sci Rep. 2025 Nov 11; 15(1): 39535.
概 要：
この研究は、心臓ゲートCTで計算されるアガトストンスコアを、他の目的で行われた非ゲートCTから機会的に計算するためのAIモデルの精度を評価しました。491件の非造影胸部CTを用いて、AIモデル（Riverain Technologies ClearRead CT CAC）のアガトストンスコアの計算精度を、同じCTに対する放射線科医の合意解釈およびペアの心臓ゲートCTからの元の放射線報告のアガトストンスコアと比較しました。結果は、AIモデルが非ゲートCTでアガトストンスコアを正確に計算し、心臓ゲートCTと類似のスコアを生成することを示しました。
方 法：
この研究は、2022年1月から2023年12月までにアメリカの5つの病院で取得された491件の非造影胸部CTを対象とした後ろ向きの独立した性能評価です。約3分の2はペアの心臓ゲートCTを持ち、アガトストンカテゴリー（0, 1-99, 100-399, 400以上）の一致を二次的重み付きカッパ係数で、アガトストンスコアの相関をスピアマン係数で比較しました。
結 果：
AIモデルと放射線科医とのアガトストンカテゴリーの一致は0.959（95% CI: 0.943-0.975）であり、ペアの心臓ゲートCTとの一致は0.906（95% CI: 0.882-0.927）でした。これらの比較におけるアガトストンスコアの相関は、それぞれ0.975（95% CI: 0.962-0.987）および0.942（95% CI: 0.920-0.957）でした。
結 論：
このAIモデルは、非ゲートCTでアガトストンスコアを正確に計算し、心臓ゲートCTと類似のスコアを生成することができました。この技術は、他の目的で撮影されたCTを用いた動脈硬化性心血管疾患のスクリーニングを広げる可能性があります。