最近、ランセット誌に、人工知能強化心電図（ECG）モデルであるAIREの新規研究成果が発表されました。このモデルは、患者の病歴と画像検査の結果に基づいて、死亡率と心血管疾患（CVD）のリスクを正確に予測し、臨床医に実用的な個別化医療のアドバイスを提供します。

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画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

AIREモデルの開発には、様々な患者集団からの大量のデータが使用され、従来のモデルにおける時間的妥当性と説明可能性の欠点を克服しました。そのため、予測結果は正確であるだけでなく、臨床実践における具体的な行動を支えることができます。研究によると、AIREは全死因死亡、心室性不整脈、アテローム性動脈硬化性心血管疾患、心不全のリスクを予測でき、短期および長期のリスク評価において従来のAIモデルを上回っています。

心電図は、患者の胸部、腕、脚に電極を装着することで、心臓の電気活動を非侵襲的に評価する方法です。心電図技術は100年以上の歴史がありますが、最近のコンピューティング能力と予測機械学習モデルの進歩により、この分野に新たな希望がもたらされています。多くの研究がAIを心血管疾患と死亡リスクの予測に応用しようと試みてきましたが、実際の応用は依然として限られています。

今回の研究では、個々の生存曲線の予測を提供する8つのAIREモデルが開発されました。これは、固定された時点でのリスク評価だけでなく、より詳細な予測を提供することを意味します。研究データは、アメリカのベス・イスラエル・ディーコネス医療センターやブラジルのサンパウロ・ミナスジェライス熱帯医学研究センターなど、複数の地理的場所の臨床ソースから収集されました。AIREモデルは、残差ブロック畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせることで、参加者の死亡とフォローアップの欠損を考慮した患者固有の生存曲線を作成します。

研究結果によると、AIREは0.775のコンコーダンス指数で全死因死亡を正確に予測でき、特に心血管疾患の家族歴のない参加者において、心不全イベントの予測にも有効であることが示されました。さらに、AIREは、単チャネル心電図データ（消費者向け機器など）を使用した際の安定性も示しており、在宅での心血管疾患リスクモニタリングの可能性を示唆しています。

研究チームは、AIREプラットフォームは従来の人間専門家の判断を予測精度において上回り、世界規模での臨床応用のための基盤を築いたと述べています。このプラットフォームは、一次および二次医療で広く応用され、様々な集団に個別化された心血管疾患リスク予測を提供すると期待されています。

要点：

💡 AIREモデルは多様な患者データを用いて、心臓病と死亡リスクを正確に予測し、臨床医に個別化されたアドバイスを提供します。

📊 このモデルは、短期および長期のリスク評価において従来のAIモデルを上回り、優れた性能を示します。

🏥 AIREは、在宅モニタリングと医療現場の両方で重要な役割を果たす可能性を秘めています。