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2026-02-06 08:07:00
人工知能 (AI) を使用したデジタル ツールは、日常の診察中でも高齢患者の心臓病を特定する方法を変える可能性があります。最近の研究では、この技術が従来の方法と比較して、一般的ではあるが診断されていない病気の兆候をより効果的に認識できることが示されています。
人工知能を搭載したデジタル聴診器 効率性を実証した 日常診療において従来の聴診器と比較して、中等度または重度の心臓弁膜症を識別する能力が 2 倍以上優れています。
この結果は、このツールが医師が通常は診断されない患者を発見するのに役立つ可能性があることを示唆しています。
この研究は米国で実施され、木曜日に発表された。 European Heart Journal – デジタルヘルス対象には、心血管危険因子を有する少なくとも50歳以上の患者357人が含まれていた。すべての参加者は、前向きのシングルアーム盲検研究で従来の聴診器とスマート聴診器の両方を使用して検査されました。
患者は、同じ地理的地域にある 3 つのプライマリ ケア オフィスから募集されました。年齢中央値は70歳、参加者の61.9％が女性でした。
AI支援聴診器は、心臓弁膜症を示唆する心音パターンの検出感度が92.3%であったのに対し、従来の聴診器は46.2%でした。感度とは、病気に罹患している人を正確に識別するための検査の能力です。
心臓弁膜症は、65 歳以上の成人の 2 人に 1 人以上が罹患していますが、現在の医療現場では診断されていないことが多くあります。この状態は心臓の機能や運動能力を変化させる可能性があり、不整脈、心不全、度重なる入院、死亡のリスクと関連しています。多くの場合、症状がないか、非特異的であり、患者は進行した段階になって初めて診断に気づきます。
筆頭著者のロザリー・マクドノー氏によると、心臓弁膜症は高齢者によく見られるが、すでに合併症が存在し、発見が手遅れになることが多いという。この研究では、実際の医療現場の状況下では、AI 聴診器の方が中等度または重度の心臓弁膜症患者を識別する点ではるかに優れていることが示されています。
目標は、これらの患者が心エコー検査（診断を確定する検査）、そしてその後の治療に早く到達できるようにすることです。人口レベルでは、テクノロジーは医療システムの入院とコストの削減に貢献する可能性があります。
このデバイスは、高忠実度の心音を記録し、心臓弁膜症に関連する音響パターンを認識するように訓練された機械学習アルゴリズムを使用してそれらを分析することによって機能します。
古典的な方法では、検査はもっぱら医師の聴覚と経験に依存しており、周囲の騒音や時間的プレッシャーの影響を受ける可能性があります。この状態のリスクがあると特定された患者は、その後、心エコー検査による診断のために紹介されます。
著者らは、AI が分析のレイヤーを追加し、聞くだけでは一貫して検出するのが難しい異常を警告することを指摘しています。ただし、臨床上の決定は医師の裁量に任されています。
研究中、研究者らはまた、デジタル聴診器で診察を受けた患者のエンゲージメントレベルが高いことも観察した。これはおそらく医師が分析している内容を彼らが見たり聞いたりできたためと考えられる。
AI 聴診器の使用は偽陽性の数のわずかな増加に関連しており、これは、実際には病気に罹患していない一部の患者において、このデバイスが病気を示している可能性があることを意味します。
しかし、著者らは、この不利な点は、病気の早期発見の利点によって補われると信じています。彼らは、より多様な臨床環境およびより多様な集団におけるテクノロジーのパフォーマンスを評価するには、さらなる研究が必要であると述べています。
#スマート聴診器は家庭医療における心臓病の検出を大幅に改善します