松下 ER ランチ・カンファレンス: AI (人工知能)

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2026-09-27

Grad-CAMとLIME

ディープラーニングによる診断AIの判断基準はブラックボックス
この不透明さを可視化する代表的な2つの方法がGrad-CAMとLIME
Grad-CAM とは Gradient-weighted Class Activation Mappingの略
LIME とは Local Interpretable Model-Agnostic Explanationsの略

Grad-CAMとLIMEの大まかな比較

	Grad-CAM	LIME
得意なデータ	画像・動画	表形式データ・画像・テキスト何でも
モデルへの要件	内部（勾配）にアクセス可能なこと	出力さえ得られればよい
出力	ヒートマップ（粗い）	特徴量ごとの寄与度
弱点	局在精度が低い	結果が不安定

Grad-CAM：AIが心房細動と判定する時の注視部位

LIME：心電図診断時の注視部位

(HEP 2024年51巻2号 p.229-235)

（投稿者　川崎）

2026-08-01

	液性免疫 Humoral immunity	細胞性免疫 Cell-mediated immunity
主役となる細胞	ナイーブB細胞 → 形質細胞（抗体産生）、記憶B細胞	ヘルパーT細胞（CD4、主にTh1）、細胞傷害性T細胞（CD8）、マクロファージ・NK細胞との連携
抗原認識の様式	B細胞受容体（BCR）が抗原の立体構造を直接認識（抗原提示を介さなくても認識可能）	T細胞受容体（TCR）がMHC（HLA）上に提示されたペプチドを認識（CD8はMHCクラスⅠ、CD4はクラスⅡを介する）
エフェクター機構	抗体による中和、オプソニン化（貪食促進）、補体古典経路の活性化	パーフォリン／グランザイムによる標的細胞のアポトーシス誘導、Fasリガンド経路、IFN-γによるマクロファージ活性化
主な標的	細胞外の病原体・毒素（莢膜を持つ細菌、一部の寄生虫など）	細胞内寄生体（結核菌、リステリアなど）、ウイルス感染細胞、腫瘍細胞
誘導に関わる主なサイトカイン	Th2・Tfh由来のIL-4、IL-5、IL-21（クラススイッチ組換えを促進）	Th1由来のIFN-γ、IL-2（マクロファージ・キラーT細胞の活性化を促進）
臨床的な評価法	血清抗体価測定（ワクチン後の抗体獲得評価など）、免疫グロブリン定量	ツベルクリン反応、IGRA（インターフェロンγ遊離試験）
代表的な疾患・病態	液性免疫不全（無ガンマグロブリン血症）による反復性肺炎球菌感染、破傷風毒素への抗体応答	臓器移植拒絶反応、AIDSにおけるCD4減少に伴う日和見感染（結核、ニューモシスチス肺炎など）、腫瘍免疫

2026-07-29

AI 聴診器の研究から

TRICORDER 試験 👀 Lancet 2026;407(10529):704-15

背景： 心血管疾患の早期発見は、世界的な公衆衛生上の優先事項である。人工知能（AI）搭載聴診器は、心不全、心房細動、弁膜症（VHD）のポイントオブケア検出において、優れた性能特性を発揮する。
方法：英国のプライマリケア診療所を、介入群（日常診療におけるAI聴診器の使用に関するトレーニングと導入）または対照群（日常診療）に1:1でクラスター無作為化した。心臓検査中、AI聴診器は15秒間の単誘導心電図と心音図信号を記録し、3つのAIアルゴリズムに入力して、左室駆出率低下（≤40%）、心房細動、およびVHDの有無に関する二値予測を返した。
結果：205の診療所がランダムに割り当てられた (介入群に96施設 [登録患者 701,933人]、対照群に109施設 [登録患者851,242人])。介入群の診療所では、心不全の検出はグループ間で差がなかった (IRR 0.94 [95% CI 0.86-1.02])。地域ベースまたは病院ベースの診断に差はなかった (p>0.05)。
解釈： AI聴診器を日常的なプライマリケアに導入しても、導入後12か月経過しても心不全の検出率や地域ベースの診断率は有意に増加しなかった。ただしAI聴診器の使用は、心不全、心房細動、弁膜症の検出率の有意な上昇と独立して関連していた。

😑 独り言

少し分かりにくい結果かな～と思います。特に「AI聴診器の使用は、心不全、心房細動、弁膜症の検出率の上昇と関連するが、心不全の検出率や地域ベースの診断率は有意に増加しなかった」という点です。抄録の解析はIntention-to-treat analysisですが、図のPer-protocol adjusted incidenceでは差がありそうです（両解析法の違い）
これに関する筆者らのコメントAI訳 →「アルゴリズムの性能は良好であったにもかかわらず、3疾患の検出率の向上は集団規模では達成されず、使用状況に依存することが明らかになった。また、実世界での導入において克服すべき大きな課題、例えば低い利用率や関連するワークフローの不整合なども明らかになった。」…なるほど（!?）

💁 AI（人工知能）に関する過去投稿は コチラ（PC版なら右下欄から選択可能）

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（投稿者　川崎）

2026-07-18

チューリング・テスト　Turing test

ある機械が「人間的（人工知能）」かどうかを判定するためのテストで、イギリスの数学者 Alan Mathison Turin（1912-1954）が考案した（Turing AM. Computing machinery and intelligence, Mind, Vol. LIX, No. 236, 1950：日本語訳)
具体的には、「二つの部屋があり、それらの部屋にはケーブルがつながっている。人間とのテキスト対話でコンピュータを人間と誤認したら、そのコンピュータは人間なみの知能をもっているとみなしてよい」というのがこの論文での主張

引用）人工知能学会誌 26巻 1号 2011年

チューリングテスト

（AI時代の教育論文誌 2019;1:1-6）

（投稿者　川崎）

2026-05-16

比較項目	アジュバント療法 (Adjuvant Therapy)	ネオアジュバント療法 (Neoadjuvant Therapy)
治療の時期	🩺 診断 ⬇ 🔪 手術 ⬇ 💊 アジュバント療法手術のあとに追加治療	🩺 診断 ⬇ 💊 ネオアジュバント療法 ⬇ 🔪 手術手術の前に治療
主な目的	🎯 再発予防画像では見えない微小ながん細胞を減らす	📉 腫瘍縮小手術しやすくする臓器温存を目指す
期待される効果	📈 生存率向上再発率低下	✂️ 切除率向上臓器温存の可能性UP
治療効果の評価	🔍 手術後なので腫瘍を直接評価しにくい	🧪 画像・病理で縮小効果を評価しやすい
注意点	⚠️ 手術後で体力低下していることがある ⚠️ 治療効果を直接確認しにくい	⚠️ 治療中に病状進行する可能性 ⚠️ 手術時期を逃す場合がある
代表例	🎗️ ➜ 💊 乳がん術後化学療法 🧫 ➜ 💊 大腸がん術後補助療法	💊 ➜ 🔪 食道がん術前化学療法 💊 ➜ 🎗️ 乳がん術前化学療法
キーワード	術後補助療法再発予防が中心	術前補助療法腫瘍縮小が中心

2026-05-15

生物学的製剤（Biologics）

バイオテクノロジー（遺伝子組換技術や細胞培養技術）で製造された薬剤
高分子の蛋白質で内服すると消化されてしまうため点滴や皮下注射で投与
別名はバイオまたはバイオ製剤で関節リウマチに対し最も使用されている
他に巨細胞性動脈炎やANCA関連、SLE、ベーチェット、乾癬性関節炎など
一般的に治療効果が高く併用するステロイド内服量を減らすことができる
必ずしも全員に効果があるわけではなく、それを事前に推測することは難
感染症に注意（予防で肺炎球菌ワクチンやインフルエンザワクチンを接種）
結核やB型肝炎の潜在的な感染が考えられる場合、投薬を要することもあり
（人由来の製剤ではないため投与によるHIVなどの感染症のリスクはない）

参考）日本リウマチ学会，ほか

（ChatGPTによる生成で真偽は保証できず)

（投稿者　川崎）

2026-04-28

日本初の聴診器

「日本で初めての聴診器は1848年（嘉永元年），オランダの軍医オットー・モーニッケが長崎の出島で医師の吉雄圭斎に紹介し，実物が今も長崎大学属図書館に保存されている．」
これは自分の書籍やウェブコンテンツでしばしば引用してきた文言です．引用論文は見つけられませんでしたが，AI（Claude sonnet 4.6）に依頼したらすぐに探してくれました．

（日本医史学雑誌. 2014;60(2):212.)

💁 聴診器に関する過去の投稿は コチラ

（投稿者　川崎）

2026-04-14

「白内障・硝子体・日帰り手術」

新しくオープンした眼科クリニックの白壁に「白内障　硝子体　日帰り手術」と記載されていました。白内障はともかく、硝子体の手術はピンと来なかったので調べてみました。
両者の違いを表や図で分かりやすく解説している論文を見つけることができませんでした。そこでAI（人工知能）に依頼して、「表と図で一枚のJPEGに出力」してもらいました。

（Claude Sonnet 4.6の出力：図は滅茶苦茶滅 💀）

👻 独り言

AIとしてClaude Sonnet 4.6のほかに、ChatGTP（GPT-5.3ベース）やGeminiにも同じ質問をしましたが（すべて無料版）、他の二つはあまりまともなものが返ってきませんでした。
AIの解は質問の仕方に大きく依存するので（国語力）、一概に比較はできませんが、純粋にプログラムのコードを書くならClaude一択でしょうか（あくまで投稿者の肌感覚ですが…）

（投稿者　川崎）

2026-04-01

AX（エーエックス）

DX（ディーエックス）はもはやビジネス専門用語ではありません．医療現場でも当たり前のように使われています．DXはDigital Transformationの略で，デジタル化による生活全般の変革（デジタルトランスフォーメーション）です．
一方，最近ではAXという言葉を耳にする機会が増加しています．これはデジタル技術の中でもAI（artificial intelligence，人工知能）技術に焦点をあてたDXで，AI Transformation（エーアイ・トランスフォーメーション）の略です．

（放送大学研究年報 2025;42:137-48）

（投稿者　川崎）

2026-03-30

座 vs 坐

先日執筆した頚静脈のレビュー論文（日本語）で，出版社から「坐位」を「座位」に統一していいかと連絡がありました．
個人的に頚静脈「座位」定性法の推奨者なので，頻回に使用してきた用語でしたが，意識したことはありませんでした．
今回の自分の総説を見直してみると，一ヵ所だけ「坐位」になっていました（他の20ヵ所余りはすべて「座位」でした）

Google Scholar　座位＝約22,400件，坐位＝約14,600件
循環器学用語集（第4版）　座位＝5件，坐位＝ゼロ

Google Scholar　起座呼吸＝約1,220件，起坐呼吸＝約1,510件
循環器学用語集（第4版）　起座呼吸＝収載（orthopnea），起坐呼吸＝未収載

📟 AIの解答：「座」と「坐」の違い（ChatGPT：装飾は投稿者が追加）

「座」と「坐」はどちらも「すわる」という意味を持つ漢字ですが、現代日本語では使い分けがあります。「座」は現在の標準的な表記で、日常生活から公用文、学術文章まで広く用いられます。正座、座席、講座、星座など、多くの一般語や医学・教育分野の用語でも基本的に「座」が使われます。そのため、通常の文章を書く場合は「座」を選べば問題ありません。
一方、「坐」は古い字体（異体字）で、漢文調や仏教用語などに限定的に残っている表記です。例えば「坐禅」や「結跏趺坐」のように、歴史的・宗教的背景を持つ言葉では慣用的に用いられますが、現代の一般的な日本語では使用頻度は高くありません。したがって、特別な理由がない限り、現代文では「座」を使うのが自然です。

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👻「今週の一枚」の過去の投稿は コチラ（PC版なら画面右の分類からも選択可）

（投稿者　川崎）

2026-03-24

第90回日本循環器学会学術集会より

📢 心音に関する臨床研究

演題OJ01-8　Utility of a Digital Stethoscope for Severity Assessment of Aortic Stenosis（奈良県立医科大学）

経カテーテル大動脈弁留置術（TAVI）外来を受診した大動脈弁狭窄症（AS）患者をデジタル聴診器で評価し、デバイスで割り当てられたAS重症度と心エコー図の重症度を検討。デジタル聴診器はASの重症度を判定するのに有用であり、専門医への紹介を検討する際に、心臓専門医以外の医師にとって実用的なトリアージツールとして役立つ可能性がある。（投稿者追加：使用した聴診器名とその判定基準の記載なし）

演題PE019-6　Simple Auscultation of the Heart for Detecting Valvular Heart Disease（大阪府、松下記念病院）

標準5点聴診とシンプル聴診を、心エコー検査と心音図を行った992人で検討。5点で心雑音が認められないことは、VHDを除外する特異度75.2%、感度58.9%。第2肋間胸骨左縁と心尖部（特異度74.7%、感度59.2%）または左第3肋間胸骨左縁と心尖部（特異度74.9%、感度59.1%）に限定した場合も、同様の診断能。（投稿者追記：当院からの英語ポスター発表、演者は初期研修医で発表前に論文完成👍）

演題LBCT3-5　Evaluation of the Diagnostic Utility of Pre-Echocardiographic Digital Auscultation: A Prospective Comparative Study（香川大学）

心エコー検査を受ける240人の患者で、AI分析を行うスーパー聴診器を使用して聴診を先に行い、検査者に結果が開示されるグループと、事前の聴診なしで心エコー検査を受ける対照グループに1:1で割り当て。スーパー聴診器は、収縮期駆出雑音（大動脈弁狭窄症）、逆流雑音（僧帽弁逆流症）、拡張期雑音（大動脈弁逆流症）を、なし～軽度または中等度～重度に分類した。主要評価項目全体で有意差は認められなかった。しかし、聴取可能な心雑音のある患者では、聴診先行群で大動脈弁逆流症の評価が有意に改善された。

演題CRJ27-6　Experience with the Use of an AI-Assisted Digital Stethoscope in Combination with Echocardiography（香川大学）

心エコー検査の前に実施するAI支援デジタル聴診の臨床的有用性を評価。対象は心臓内科および心臓血管外科から心エコー検査のために紹介された患者。デジタル聴診によって得られた弁膜症の診断を心エコー検査の結果と比較では、僧帽弁逆流症と大動脈弁狭窄症については、デジタル聴診は心エコー検査と一致する診断結果。ただし、僧帽弁狭窄症はこの方法では検出されず。（投稿者追記：検討数や診断能などの数値は未記載）

演題PJ67-4　Detection of Moderate or Greater Aortic Stenosis Using a Deep Learning Model with Digital Phonocardiogram in a Multicenter Validation Cohort（AMI株式会社, 熊本大学病院）

心音図（PCG）と単一誘導心電図（ECG）信号を利用して中等度以上の重症度のASを特定する深層学習ベースのモデル（eASモデル）の診断性能を評価。954人の患者のうち、7.3%が中等度以上のASを有していた。eASモデルはAUC 0.962（95%信頼区間：0.946～0.978）を達成。事前に指定された閾値では、感度は92.9%、特異度は87.7%であり、LR+は7.55、LR-は0.08であった。モデルから得られた確率は、心エコー図パラメータと強い相関あり。（投稿者追記：さすがに超聴診器開発元の解析👏）

演題CO1-10　次世代心不全スクリーニングツール：心音・心電図AIシステムとNT-proBNP診断能の比較検証（愛知県、あま市民病院）

超聴診器AMI SSS1による検査を施行した連続347例のうち、NT-proBNP値が前後7日間以内に測定されていない、またはeGFR 30未満の症例を除外した225例が対象。心負荷判定とNT-proBNP値との関連を後方視的に解析。NT-proBNP各値(125/400/900)と心負荷判定を用いたROC曲線分析の結果、> 900 pg/mLと心負荷判定B以上（AUC=0.81）、またはA2以上（AUC=0.81）の相関が最も良好。超聴診器は心不全スクリーニングにおいてNT-proBNP値の代替ツールとして有用である可能性が示唆。

💁 学会に関する過去の投稿 ➜ コチラ（PC版なら画面右の分類からも選択可）

（投稿者　川崎）

2026-03-10

特発性頭蓋内圧亢進症　Idiopathic intracranial hypertension

頭蓋内に腫瘍や血管病変，水頭症などを伴わずに頭蓋内圧が亢進した病態
一般人口10万人当たり年0.5～2.02人の発症で妊娠可能の肥満女性に多い
症状は頭痛（排便や臥位，前屈などで悪化）や嘔気，視神経乳頭浮腫など
原因不明（代謝障害や静脈還流障害，髄液吸収障害などが提唱されている）
鑑別は血管障害や悪性腫瘍，感染症，代謝障害，中毒，内分泌，薬物乱用
治療は肥満なら体重減少を指導（Body mass indexと頭蓋内圧はほぼ比例）
薬物はアセタゾラミド（グリセオールや五苓散の明らかなエビデンスなし）
外科的治療は髄液シャント手術や視力障害出現例では視神経管開放術など

参考）日本頭痛学会誌 2022;49:157-60

「特発性頭蓋内圧亢進症を説明する一枚の画像」に対するAIの回答（←漢字が変）

「Idiopathic intracranial hypertensionを説明する一枚の画像」に対するAIの回答

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（投稿者　川崎）

2026-03-01

生成AI画像：頚静脈編

最近，生成AIでお題を与えて一枚の画像を作ってもらうことを楽しんでします（文言編はコチラ）
今回は心不全の頚静脈評価で試してみましたが残念ながら従来の半座位・定量法が表示されました
座位・定性法（シンプル頚静脈）が表示される日まで，その普及活動を継続する決心がつきました

「心不全の頸静脈評価を説明する一枚の画像」に対するAIの回答（←解剖や漢字に誤りあり）

👉 AI（人工知能）に関する過去の投稿 ➜ コチラ（PC版なら右欄から選択可能）

（投稿者　川崎）

2026-02-27

産学公（さんがくこう）

研究力・実行力・制度力を組み合わせて社会の課題を解決する協力体制
産業界（企業）・学術界（大学や研究機関）・公的機関（政府・自治体）
単独では難しいことを役割分担して実現する（研究 → 技術 → 社会実装）
例：大学でアルゴリズム開発，企業で製品化，政府で薬事承認と事業支援
類語としては産学公連携，産学官，産学官連携，産学連携，官民連携など

（命題「産学公を説明する1枚の画像」に対するAIの回答）

（投稿者　川崎）

2026-01-19

ChatGPT（GPT-5.2）の返答

AIを仕事で利用する頻度がとても増えました．とんでもない嘘を自信満々で答えるときがあるため，返答を鵜吞みにすることはできません．しかし大いに参考になります（特に基本的な知識がある領域）
AIは進化がとても早い領域です．その変化を知るため現時点のレベルをまとめておきます．各設問に対するAIの答えをそのまま記載します．忘れなかったら😅1年後に同じことを最新AIに問うてみます

Q1 心尖拍動の臨床的意義を200語程度にまとめてください

心尖拍動は左心室収縮により生じる胸壁の拍動で、心機能評価に重要な身体所見である。正常では左第5肋間・鎖骨中線上に触知され、範囲は限局する。外側・下方への偏位は心拡大を示唆し、びまん性で強い拍動は左心室肥大や容量負荷を考える。触知困難な場合は肺気腫や肥満が原因となることがある。このように心尖拍動は心疾患の存在や重症度推定に有用である。

Q2 心音の臨床的意義を200語程度にまとめてください

心音は心臓の弁運動や血流変化により生じ、心機能や弁膜症評価に重要な身体所見である。第Ⅰ音は房室弁閉鎖を反映し、増強は頻脈や僧帽弁狭窄、減弱は心筋障害を示唆する。第Ⅱ音は半月弁閉鎖音で、分裂の変化は肺高血圧や右脚ブロックなどの診断に有用である。第Ⅲ音は容量負荷や心不全、第Ⅳ音は心室拡張障害を示すことが多い。さらに心雑音の有無や性状から弁膜症や先天性心疾患の推定が可能であり、心音聴診は非侵襲的に循環器疾患を評価できる基本かつ重要な診察手技である。

Q3 頚静脈拍動の臨床的意義を200語程度にまとめてください

頚静脈拍動は右心系の圧・容量状態を反映する重要な身体所見である。内頚静脈の拍動を観察することで中心静脈圧を推定でき、右心不全、容量負荷、脱水の評価に有用である。正常では半坐位で鎖骨上に軽度の拍動を認める程度であり、明らかな怒張は右心不全、三尖弁閉鎖不全、心タンポナーデ、収縮性心膜炎などを示唆する。波形の観察も重要で、a波増高は右房圧上昇、v波増高は三尖弁閉鎖不全を考える。Kussmaul徴候（吸気時の頚静脈怒張増強）は収縮性心膜炎や右室梗塞に特徴的である。頚静脈拍動は非侵襲的かつ迅速に右心機能を評価でき、循環動態把握に欠かせない所見である。

Q4 頚動脈拍動の臨床的意義を200語程度にまとめてください

頚動脈拍動は左心室からの駆出血流を直接反映する重要な身体所見であり、心拍出量や大動脈弁疾患の評価に有用である。正常では立ち上がりが速く、なだらかに下降する拍動を触知する。拍動の減弱や遅延（parvus et tardus）は大動脈弁狭窄を示唆し、逆に強く跳ねるような拍動（bounding pulse）は大動脈弁閉鎖不全や高拍出状態で認められる。二峰性拍動は肥大型心筋症を、拍動の左右差は頚動脈狭窄や大動脈解離を疑う所見となる。また、頚動脈雑音の聴取は動脈硬化性病変のスクリーニングとして重要である。頚動脈拍動の触診・聴診は簡便かつ非侵襲的に全身循環や弁膜症の手がかりを得られるため、循環器診察における基本かつ不可欠な所見である。

Q5 傍胸骨拍動の臨床的意義を200語程度にまとめてください

傍胸骨拍動は胸骨左縁で触知される心拍動で、主に右心系や心室負荷の状態を反映する重要な身体所見である。正常では明瞭に触知されないが、持続的で強い傍胸骨拍動は右心室肥大や右心系圧負荷を示唆する。肺高血圧、肺動脈弁狭窄、慢性肺疾患に伴う肺性心などで認められることが多い。また、胸骨左縁下部での拡張期に強い拍動は右心室容量負荷や三尖弁閉鎖不全を考える手がかりとなる。心室中隔欠損などでは拍動が増強する場合もある。傍胸骨拍動は視診・触診のみで評価可能であり、右心機能や肺循環異常を推定するうえで有用な、基本的かつ重要な循環器身体所見である。

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（投稿者　川崎）

2025-01-08

MCG　マルチファンクションカーディオグラム

MultiFunction CardioGram の略で多機能心電図心疾患解析システムのこと
通常の12誘導心電図を4万人のマッチングして心臓の状態をAI解析する技術
心電図を周波数帯に細分解し166の微細なポイントの分布の違いを比較評価
アメリカのFDA認可の診断技術であるが本邦では現時点で保険非適用である
検査時間は約10分（ネットで速やかに判定）で健診やクリニックで一部活用

参考）プレミアハートジャパン

- 70％以上の冠動脈狭窄例でMCGとストレス心筋灌流の比較 -

（Int J Med Sci 2011;8:717-24）

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（投稿者　川崎）

2024-04-22

”超”聴診器

Ogawa S, Namino F, Mori T, Sato G, Yamakawa T, Saito S. AI diagnosis of heart sounds differentiated with super StethoScope. J Cardiol. 2024 Apr;83(4):265-271.

心音図検査装置である超聴診器（AMI株式会社）は、(1) 心拍数の変動を検出するための心電図と心音の同時収集、(2) 可聴周波数帯域での最適化されたS/N比、および (3) 信号の取得が可能である。不可聴周波数範囲を含む心音データを視覚化する機能により、遠隔聴診中に音質の変化による影響を受けることなく定量的な結果を提供することができる。心臓専門医が確認した心音の8つの一般的な臨床所見（全収縮期雑音、収縮後期雑音、収縮期駆出性雑音、拡張期逆流性雑音、拡張早期雑音、往復雑音、S3、および S4）の正解率は84.4 %で、S3とS4の正解率は100％であった。

😊 独り言

当院で使用している心機図検査装置 MES-1000（フクダ電子株式会社）はとても優れた装置ですが，残念ながら現在は販売されていません．壊れたらどうしよう...😨
上記研究の心音図検査装置AMI‐SSS01シリーズ（AMI株式会社）は当院未導入ですが，デモをしていただいたことがあります．とても使い勝手が良くて本当に驚きました．
本機は心音図のみで心機図（心尖拍動や頸静脈波形，頸動脈拍動など）は記録できませんが，AIの診断サポートはとても魅力的です．今後の発展と普及に期待しています．

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（投稿者　川崎）

2024-03-22

カメラベースの頸静脈評価：レビュー論文

Arrow C, et al. Capturing the pulse: a state-of-the-art review on camera-based jugular vein assessment. Biomed Opt Express 2023 Nov 28;14:6470-92
ざっくりまとめると「方法論に改善の余地はあるがカメラベースの頸静脈評価は定量的あるいは定性的な特徴付けが可能」だそうです（下表）

😐 独り言

Artificial intelligence（AI）のアルゴリズムにかかれば，顔写真から虚血性心疾患の有無や胸部X線から糖尿病の有無が推測できる時代です（過去の投稿）．ただ頸静脈評価に関しては，AIを用いたシステムはまだ開発されていないようです（上記論文の著者が本文で言及）．
将来的にはスマホで撮影すればAIがすぐに判定してくれるかもしれません（手ブレは気になりますが背景から完璧に補正と予想）．ただし頸静脈の座位定性法は簡便なので，わざわざスマホを使わなくても...とも思います（患者さんもカメラを向けられると構えますし）