弁膜症の一つである閉鎖不全症/逆流症は、診断の複雑さと患者の転帰への影響から、正確な診断および重症度判定が必要とされるが、その精度には現状ばらつきがある。この課題に対し、米コロンビア大学アービング医療センターらの研究チームは、経胸壁心エコー（TTE）画像を用いた深層学習システムで、逆流症の分類および僧帽弁逆流症（MR）の進行リスクの層別化が良好に行えるとの研究成果を発表した。本研究はEuropean Heart Journalに掲載されている。

本研究では、71,660件のTTE検査から得た1,203,980件のカラードプラ動画を用いて、時空間畳み込みニューラルネットワーク（Spatiotemporal Convolutional Ne...