コロンビア大学の研究者らが、心電図データを分析して隠れた構造的心疾患を特定し、早期診断と治療を変革する可能性のある AI ツール「EchoNext」を発表しました。
コロンビア大学とニューヨーク・プレスビテリアン病院の研究者らが開発した新しいツールのおかげで、人工知能は心臓病のスクリーニングに革命をもたらしている。
弁疾患や先天性欠損などの構造的心疾患は、進行した段階に達するまで発見されないことがよくあります。
この問題を解決するために、コロンビア大学ヴァゲロス医科大学の医学および生物医学情報学の助教授であり、ニューヨーク・プレスビテリアン病院の人工知能担当医療ディレクターでもあるピエール・エリアス氏が率いる研究チームがEchoNextを開発した。
この AI を活用したスクリーニング ツールは、心電図 (ECG) データを分析して、より詳細な超音波検査である心エコー検査が必要な患者を特定できます。
画期的な研究で 公表 ネイチャー誌によると、EchoNext は心臓専門医と比較して構造的心疾患の診断において優れた精度を示した。
「EchoNextは、基本的に安価な検査を用いて、より高価な超音波検査が必要な患者を判別します」とエリアス氏はニュースリリースで述べています。「心臓専門医が心電図検査では発見できない疾患を検出します。心電図検査とAIを組み合わせることで、全く新しいスクリーニングのパラダイムを創造できると考えています。」
変革の可能性
典型的な心電図検査は心臓の電気的活動を測定し、不整脈などの疾患の検出に広く用いられています。しかし、従来、心疾患の診断には用いられてきませんでした。
EchoNext は、AI を活用して ECG データを分析し、心エコー検査によるフォローアップが必要になる時期を予測することで、この状況を変えます。
このツールは、1.2万人の患者から集めた230,000万点の心電図と心エコー図のペアからなる膨大なデータセットでトレーニングされました。
その後の検証では、心臓病専門医の 13% に対して、このシステムは心臓の構造的問題の 77% を正確に特定し、64 人の心臓病専門医を上回りました。
研究者らは、実臨床での応用を検証するため、心エコー検査を受けずに心電図検査を受けた約85,000万9人の患者を評価した。EchoNextは、約XNUMX%の患者に未診断の構造的心疾患の高リスクを警告した。
1年間にわたる追跡調査の結果、高リスク者の約4分の3がそのような症状と診断されたことが明らかになり、このツールの有効性が実証されました。
医療への影響
EchoNext の導入は、構造的心疾患の早期発見と治療に大きな影響を与える可能性があります。
世界中で毎年 400 億回以上の心電図検査が行われていますが、この AI ツールはすべての検査を診断とタイムリーな介入の機会に変える可能性があります。
「知らない患者を治療することはできません」とエリアス氏は付け加えた。「私たちの技術を使えば、今年世界中で実施される推定400億回の心電図検査を、構造的心疾患のスクリーニングの機会400億回分に変え、最も適切なタイミングで命を救う治療を提供できる可能性があります。」
今後の方向性
研究者たちは、他の医療システムが心臓病スクリーニングプロセスを強化するのを支援するために、匿名化されたデータセットを公開しました。また、現在、8つの救急部門でEchoNextを試験する臨床試験を実施しています。
出典： コロンビア大学