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大櫛 祐一郎
徳島大学
2026年7月17日更新
- 職名
- 助教
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- 学歴
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- 学位
- 博士 / 博士(医学)
- 職歴・経歴
- 2026/4: 徳島大学 助教, 病院
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- 論文
- Yoshihito Saijyo, Robert Zheng, Yuichiro Ookushi, Yuka Nomura, Yukina Hirata, Hiroaki Inoue, Hirotsugu Yamada, Kenya Kusunose and Masataka Sata :
Fully automated artificial intelligence-based echocardiographic analysis for global longitudinal strain monitoring and cancer therapy-related cardiac dysfunction detection in breast cancer patients,
European Heart Journal. Digital Health, 7, 6, ztag097, 2026.- (要約)
- Global longitudinal strain (GLS) is essential for the early detection of cancer therapy-related cardiac dysfunction (CTRCD). A fully automated echocardiographic analysis system using artificial intelligence (AI) may improve workflow efficiency in cardio-oncology. We sought to evaluate the feasibility and diagnostic performance of a fully automated AI-based echocardiographic system in breast cancer patients receiving cardiotoxic chemotherapy. In this prospective observational study, patients with breast cancer undergoing anthracyclines and/or HER2-targeted therapy between January 2022 and June 2025 were enrolled. Transthoracic echocardiography was performed at baseline and every 12 weeks. GLS was measured manually by two experts and automatically by a fully automated AI-based analysis system. A total of 92 patients (456 echocardiographic studies) were analysed. AI-derived GLS values were significantly lower than expert measurements (17.7 ± 2.9% vs. 18.4 ± 2.8%, P = 0.007). Correlation and agreement between the two methods were moderate (R = 0.64, intraclass correlation coefficient = 0.63). On linear mixed-effects modelling, longitudinal changes in GLS were not significantly different between methods (P = 0.72). GLS-based CTRCD was detected in 31.5% of patients by experts and 34.8% by AI (P = 0.58), with similar detection timing (P = 0.47). Diagnostic agreement was substantial (κ = 0.68, P < 0.001). The fully automated AI-based echocardiographic system demonstrated acceptable agreement and diagnostic performance for GLS assessment and showed a similar ability to track temporal relative GLS changes and identify CTRCD. However, systemic underestimation of absolute GLS values may contribute to threshold-based classification discordance in borderline cases.
- (キーワード)
- 人工知能 (artificial intelligence) / 乳癌 (breast cancer) / Cardiac dysfunction / Chemotherapy / CTRCD / GLS
- (出版サイトへのリンク)
- ● Publication site (DOI): 10.1093/ehjdh/ztag097
- (文献検索サイトへのリンク)
- ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 42388419
- ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-105043533627
(DOI: 10.1093/ehjdh/ztag097, PubMed: 42388419, Elsevier: Scopus) - MISC
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- 総説・解説
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- 作品
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- 補助金・競争的資金
- 本邦における循環器疾患の癌合併率と予後に与える影響の検討 (研究課題/領域番号: 20K17084 )
研究者番号（10868780）による検索
- その他
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2026年7月17日更新
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2026年7月18日更新
- 研究者番号
- 10868780
- 所属（現在）
- KAKEN APIで取得できませんでした。
- 所属（過去の研究課題
情報に基づく）*注記 - 2021/4/1 – 2022/4/1 : 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 徳島大学専門研究員
2020/4/1 : 徳島大学, 病院, 医員
- 審査区分/研究分野
-
研究代表者
小区分53020:循環器内科学関連
- キーワード
-
研究代表者
Cardiovasucular disease / Cancer / Cardio oncology / Venous thromboembolism / Registry data / がん / 静脈血栓塞栓症 / 心筋梗塞 / 心不全 / 腫瘍循環器
研究課題
研究成果
共同研究者
注目研究はありません。