慶應義塾大学の研究グループは、患者の心電図1枚から、その患者にカテーテル治療が必要かどうかを80%以上の精度で瞬時に判定する人工知能(AI)技術を開発した。

 心筋梗塞を発症すると、血管が詰まって血流が止まり、心筋の壊死が進行していく。これを治療するには、詰まっている血管に対し、いかに早くカテーテル治療を行って血流を再開させるかが重要だ。

 発症からカテーテル治療開始までの時間を短縮するためには、迅速な診断が必要だ。ところが、手足等の動脈から心臓近くまで細い管を挿入して患部画像を映し出すカテーテル検査は、リスクが高く、胸痛を訴える患者全員にやみくもに行うことはできない。一方で、医師が病歴や様々な検査結果を勘案して総合的に診断するには非常に時間がかかるため、血流再開が遅くなってしまうという欠点がある。

そこで本研究グループは、検査の実施が容易かつ数分で済む心電図から診断を行う技術の開発に挑み、今回、心電図1枚で瞬時にカテーテル治療の要否が判定できるAIを開発した。このAIは、過去に慶應義塾大学病院の救急外来を受診した患者4万人の心電図データと、これに対して実際にカテーテル治療を行ったかどうかを学習させたもので、80%以上の精度でカテーテル治療の要否を判定できることが確認された。

心電図は受診すればすぐに検査でき、結果は数分以内に得られる。本技術を心電計に搭載することによって、カテーテル治療の必要性を迅速かつ正確に自動判断し、医師に提案することが可能となるという。本成果は、日本人死亡原因第2位の心臓病による死亡を減少させ、健康寿命の延長にも貢献できると期待される。

論文情報:【PLOS ONE】Artificial Intelligence to Predict Needs for Urgent Revascularization from 12-Leads Electrocardiography in Emergency Patients

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大学ジャーナルオンライン編集部

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