2025-03

Deep Learning for Predicting Acute Exacerbation and Mortality of Interstitial Lung Disease. Teramachi R, et al. Ann Am Thorac Soc. 2024.名古屋大学からの報告です。引用文献📢 深層学習（ディープラーニング）で間質性肺疾患（ILD）患者の急性増悪・死亡リスクを予測！名古屋大学からの報告です。日本の2つの病院（公立陶生病院・浜松医大）のコホートデータを用い、LSTM（Long Short-Term Memory） という深層学習モデルを活用したILDの急性増悪（AE）や死亡を予測するAIモデル が発表されました。✅ 従来の統計モデル（ILD-GAPなど）より高精度な予測能！✅ CRP・好中球数・ILD-GAPスコア・大気汚染（PM2.5, SPM）などがリスク因子✅ 外部検証でも高い予測精度を維持し、臨床応用に期待✨今後は多施設での検証を進め、継続的なデータ収集と機械学習の強化 によって、さらなる精度向上が期待されます。AIを活用したILD管理が、実臨床での...

Changes in Lung Function and Mortality Risk in Patients With Idiopathic Pulmonary Fibrosis. Oldham JM, et al. Chest. 2025.ジャスティンからの報告ですね。引用文献特発性肺線維症（IPF） は間質性肺疾患（ILD）の一種で、進行性の線維化を伴う疾患です。一度悪化すると元に戻ることは難しいため、できるだけ早く病状の変化を捉えて、適切な治療を行うことが重要になります。IPFの進行を評価する際には、肺活量（FVC） や 一酸化炭素拡散能（DLco） の値を確認するのが基本です。この2つの数値がどの程度低下しているかを確認することで、病状の悪化を判断します。しかし、「どの程度の低下が危険なのか？」については、まだ議論が続いています。一般的には、✅ FVCが5%〜10%以上低下✅ DLcoが15%以上低下した場合に「進行」と判断され、予後が悪くなると考えられています。これは主に臨床試験のデータに基づいた基準ですが、最近の研究では「もっと小さな低下でも死亡リスクが上がる可能性がある...