AMI、心音と心電で大動脈弁狭窄症を推定するAIを検証

AMI株式会社は、心音と心電の情報から大動脈弁狭窄症を推定するAIの検証結果が、国際学術誌「Clinical Cardiology」に掲載されたと発表しました。
熊本大学の研究者と共同で、中等度以上の大動脈弁狭窄症を対象に、複数の医療機関のデータで性能を検証しました。
開発に使っていない医療機関のデータでも、識別性能を示すAUROCは0.9632でした。

記事の概要

研究では、8秒間の心音と心電から中等度以上の大動脈弁狭窄症を推定するAIを検証しました。
大動脈弁狭窄症は、心臓の出口にある弁が狭くなり、血液が流れにくくなる疾患です。
進行すると息切れや胸の痛み、失神などを引き起こすことがあります。
適切な治療時期を逃すと予後が悪くなるため、早期に発見して専門的な検査につなげることが重要です。
検証には複数の医療機関のデータを用い、開発に使用していない医療機関のデータでも性能を評価しました。
中等度以上の大動脈弁狭窄症を識別する診断性能は、AUROC 0.9632と示されました。
論文のタイトルは「Diagnostic Performance of a Deep Learning Model Using Phonocardiogram and Single-Lead ECG Signals for Detecting Moderate-or-Greater Aortic Stenosis: Multicenter External Validation」です。
論文は「Clinical Cardiology」に掲載され、DOIは10.1002/clc.70498です。

記事のポイント

1. 8秒間の生体情報： 8秒間の心音と心電を入力し、中等度以上の大動脈弁狭窄症を推定するAIを検証しました。
2. 外部データで評価： 開発に使用していない医療機関のデータを含む複数施設で、AIの識別性能を評価しました。
3. AUROCは0.9632： 中等度以上の大動脈弁狭窄症を識別する診断性能は、AUROC 0.9632でした。

このニュースがもたらす影響

• 医療機関： 8秒間の心音・心電から中等度以上を推定し、未使用施設データでもAUROC 0.9632だったため、専門検査へつなぐ前段の候補として、導入条件や運用時の確認項目を検討しやすくなります。
• 医療AI開発企業： 複数医療機関の外部データで性能を評価した点は、単一施設の検証にとどまらない説明材料になります。医療AI開発企業には、施設差を踏まえた評価設計がより問われそうです。
• 循環器診療の現場： 心音と単一誘導心電という8秒間の入力で推定する構成は、専門的検査への振り分けを支援する用途を想定しやすくします。ただし、実診療での位置づけは今後の検討が必要です。

このニュースの背景

大動脈弁狭窄症は心臓の出口にある弁が狭くなり、進行すると息切れや胸の痛み、失神などを引き起こすことがあります。
適切な治療時期を逃すと予後が悪くなるため、早期に発見して専門的な検査につなげることが重要です。
今回の研究では、複数の医療機関のデータを使い、開発に使用していない医療機関のデータでもAIの性能を評価しています。

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