医師らは、2秒以内に心臓病の兆候を発見できる「超人的」AIツールを開発し、人間の目で通常確認できるよりも多くの情報を定期的な心電図から抽出できるとガーディアン紙が報じた。

この技術は何百万人もの患者を対象に訓練されており、心電図の結果から直接、心臓病の最も一般的な形態である心不全と心臓弁膜症の兆候を特定します。 最新のAI開発のさなかガーディアン紙が報じたこの画期的な進歩の詳細は、世界最大の心臓会議であるミュンヘンでの欧州心臓病学会年次総会で数千人の参加者に発表された。

100 年前のテストに助けが必要な理由

心電図は 1 世紀にわたって重要な医療ツールであり、心臓の電気活動 (その速度とリズム) を記録し、心臓発作や異常な心臓リズムの診断に役立ちます。しかし、従来の心電図では心臓病そのものを検出することはできません。そのためには心エコー図や心臓の超音波スキャンが必要ですが、患者はそれを待つために数か月かかることもよくあります。

このギャップを埋めるために AI ツールが設計されています。これは、心臓の構造的問題と相関する心電図の微妙なパターンを読み取り、心臓の構造的問題に罹患している可能性が最も高い患者にフラグを立てます。これは、関与した心臓専門医が「まばたきの瞬間」と表現したものです。

規模が大きいという理由だけで、その可能性は非常に大きくなります。毎年、世界中で約 10 億件の ECG が実施されており、この検査はあらゆる医療において最も一般的な検査の 1 つとなっています。いずれにせよ、ソフトウェアがすでに行われている検査から診断情報を絞り出すことができれば、他の方法では決して時間内に検査を受けられなかった患者に情報を提供できる可能性があります。

67,000 人の患者を対象とした臨床試験で判明したこと

英国心臓財団（BHF）の資金提供により米国で6万7000人の患者を対象とした試験では、AIツールが心不全患者の最大81％、心臓弁膜症患者の最大90％を特定した。

重要なのは、このツールはスタンドアロンの診断ではないということです。いずれかの状態を単独で明確に確認したり、除外したりすることはできません。これにより、心臓に異常がある可能性が最も高い患者を標準的な待機リストに何ヶ月も放置するのではなく、迅速に心エコー検査に直接誘導するのに十分な非常に強力な兆候が得られます。

英国心臓財団の顧問心臓専門医で臨床ディレクターのソーニャ・バブ・ナラヤン博士は、「AIが瞬きするような感覚で心電図の読み出しを行えるようになったのは非常にうれしい」と語った。 「この研究における AI ECG のようなテクノロジーは、高リスクの患者を早期に特定する可能性を秘めていますが、心臓病を患っているすべての人を検出できるわけではありません。しかし、心臓に異常がある可能性が最も高い患者を迅速に追跡するのに役立つソリューションになる可能性があります。心臓に関して言えば、早期の診断と治療が命を救い、改善します。」

誰も探していなかった病気を発見する

最も興味深いアプリケーションは、研究者が「日和見的スクリーニング」と呼ぶものかもしれません。 ECG は動悸、手術前、定期検査の一環として常に実行されるため、このモデルは病院が作成するすべての ECG に対してサイレントに実行され、心不全や弁膜症が疑われたことのない患者にフラグを立てることができます。

インペリアル・カレッジ・ロンドンの心臓病学教授、Fu Siong Ng教授は、「このAIモデルのもう1つの潜在的な応用は、これらの症状が疑われない心不全や心臓弁膜症を日和見的に診断することだ」と述べた。 「病院で行われたすべての心電図でAIモデルを実行して、これらの病気のリスクが最も高い人にフラグを立て、早期に診断できるようにすることができます。」

Ng氏は、患者は医師からの紹介を受けてから心臓超音波検査を受けるまでに数か月かかる場合があると指摘し、この技術の真の価値は優先順位付け、つまりその検査を本当に緊急に必要としている人を特定することにあると述べた。

分析を主導したインペリアル・カレッジ・ロンドンのBHF臨床研究員、アーメド・エル・メダニー博士は、このツールを「超人的なAI」と表現し、医療従事者が院外で使用できるハンドヘルド型のAI主導のECGリーダーを設計し、心臓病科をはるかに超えてアクセスを広げるという次の課題を提示した。

どちらの状態も遅れると劇的に危険になるため、早期の診断が重要です。心不全と弁膜症は、救命薬や処置で管理できますが、それは危険な状態に陥る前に患者が特定された場合に限られます。

AI が次の顔を読み取ります

ミュンヘンの議会では、AI が心電図よりもさらに単純なもの、つまり人の顔の短いビデオからどのように診断信号を抽出できるかについても議論されました。東京大学と東京理科研究所の研究者らは、数百万人が知らず知らずのうちに抱えている未診断の高血圧や2型糖尿病を迅速かつ正確に検出できる5秒間の顔ビデオのAI分析を発表した。

これら 2 つの研究分野は共に、医療 AI 全体で共通のテーマが加速していることを示しています。それは、些細で低コストの測定を、重篤な疾患を早期に発見するスクリーニング ツールに変えるというものです。医療システムが AI を導入する方法と速度を検討する際に、最新の AI 開発を追跡してください。

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