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Lancet誌から
AIが無症候性心房細動を見つける
心電図の機械学習で早期に起こる心電図変化のパターンを予測

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 米国Mayo ClinicのZachi I Attia氏らは、無症候性の心房細動(AF)を早期発見するために、AFを起こしたことがある患者と起こしたことがない患者の12誘導心電図を大量にAIに機械学習させ、洞調律の心電図を元に、その後AFと診断される患者を早い段階で同定できた報告した。詳細はLancet誌電子版に2019年8月1日に掲載された。

 無症候性AF患者は、診断されないまま、脳卒中、心不全、死亡のリスクが上昇した状態にある場合が多い。既存のスクリーニング法では、発生頻度の低いAFを検出する効率はよくない。そこで著者らは、一般的な10秒間の12誘導心電図を用いて洞調律中に現れるAFの徴候を検出できるように、ニューラルネットワーク(CNN)ベースの解析モデルの構築に取り組み、POCT検査で無症候性の心房細動を発見する方法の開発を目指した。

 モデルの構築に用いたのは、Mayo Clinicで1993年12月31日から2017年7月21日までの期間に、仰臥位で1回以上、10秒間の12誘導心電図検査を受けて、正常洞調律と判断されていた18歳以上の人の心電図だ。それらのうち、1回以上の心電図検査で、AFまたは心房粗動の波形が認めら

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