研究
2023/10/01
後藤講師
医学部医学科の後藤信一講師（総合診療学系総合内科学領域）と慶應義塾大学、獨協医科大学の研究者らが、心電図から心房中隔欠損症を検出する人工知能（AI）を開発。その成果をまとめた論文が8月17日に、医療ジャーナル『eClinicalMedicine』オンライン版に掲載された。
心房中隔欠損症は、心臓の左心室と右心室を隔てる壁に穴が開いている先天性疾患。ほとんどが気づかずに成人し、症状が出ても軽いため、聴診や心電図といった検査では見逃されやすい一方、治療せずにいると心房細動や脳卒中などの重篤な合併症のリスクが高まることが知られている。正確に診断できる方法として心臓超音波検査（心エコー）があるが、手間や時間、費用がかかり、症状のない多くの人への実施が難しいという課題があった。
後藤講師らは、心エコーと比べて約1分程度ときわめて短い時間で実施できる心電図に注目。日本とアメリカの3つの医療機関から得られた心電図と心エコーのデータを深層学習させたAIにより、たった1枚の心電図から心房中隔欠損症を特定できる革新的診断法を開発した。精度を検証した結果、年齢や性別、人種といった要因に影響されず一貫した性能を発揮するとともに、医師の心電図所見によるアプローチに比べて発見の感度が高いことを確認。治療が必要な患者の検出にも優れた性能を有することを明らかにした。
後藤講師は、「人間の目では判断できない心電図のわずかな変化を検出し、心房中隔欠損症を高精度に特定できるのが特長です。実用化に向けてさらに努力を続けます」と意欲を話した。
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