心電図のAI解析を用いた臨床研究

抄録

心電図にAIを適用し、従来医療関係者では読み取れなかった心臓の情報が読み取れる可能性が示唆されてきている。我々は、これらの知見に立脚し、日本人患者の心電図、心臓超音波検査の約６０万件超の１２誘導心電図データを用いて、健常人、心疾患患者の特徴解析を行った。現在この基盤データを用いて、臨床に応用を検討している。心電図は１０個の電極から取得した１２誘導心電図が検診などで使用されている。一方で心不全や不整脈などの多くは、病院外で突然発症することがほとんどであり、心電図を在宅から取得するには、I誘導をはじめとしたよりシンプルな心電情報をもとに展開することが望まれる。今回、我々はI誘導のみを用いて、在宅の心電図から心不全を検出するアルゴリズムを構築し、前向き臨床試験を行っている。I誘導のみから採血によって測定される心不全のマーカーであるBNPを算出することが可能であり、同一患者の心不全の経過を容易に時系列で観察することが出来た。さらに、同アルゴリズムを用いて心不全になるアラートを構築し、心不全の入院前から心不全の増悪、入院を予測できることを見出した。