臨床検査68巻10号

2024年10月発行

増大号 心電図判読のスタンダード　基本を極めて臨床で活かす！ 7章　教えて先生！

AIと心電図の未来図を教えてください

著者： 荷見映理子¹²

所属機関： ¹東京大学医学部附属病院循環器内科 ²東京大学医学部附属病院予防医学センター

ページ範囲：P.1321 - P.1323

はじめに

　人工知能（artificial intelligence：AI）による自動解析・診断技術は目覚ましい発展を遂げており，もはやAIは新たな医療機器の開発や医学研究において不可欠なテクノロジーになりつつある．特にこの数年間において，AIによる技術革新は心電図（electrocardiogram：ECG）診断の分野にまで押し寄せており，従来のヒトの目では識別できない情報をAIの認識性能を用いて判別することができるようになっている．近年では，センシング技術，高速無線通信などのテクノロジーをAI技術と組み合わせて，不整脈・心疾患の早期診断を行う研究開発が世界的に行われている．

参考文献

1）Choi DJ, et al：Artificial intelligence for the diagnosis of heart failure. NPJ Digit Med　3：54，2020

2）Attia ZI, et al：Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram. Nat Med　25：70-74，2019

3）Galloway CD, et al：Development and Validation of a Deep-Learning Model to Screen for Hyperkalemia From the Electrocardiogram. JAMA Cardiol　4：428-436，2019

4）Hossain SM, et al：Identifying Drug (Cocaine) Intake Events from Acute Physiological Response in the Presence of Free-living Physical Activity. IPSN　2014：71-82，2014

5）Attia ZI, et al：An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction. Lancet　394：861-867，2019

6）Lopez-Jimenez F, et al：Assessing Biological Age: The Potential of ECG Evaluation Using Artificial Intelligence: JACC Family Series. JACC Clin Electrophysiol　10：775-789，2024

7）Bachtiger P, et al：Point-of-care screening for heart failure with reduced ejection fraction using artificial intelligence during ECG-enabled stethoscope examination in London, UK: a prospective, observational, multicentre study. Lancet Digit Health　4：e117-e125，2022